MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W638435 · doi:10.1002/bjs.1800650318

Strategic analysis of a segment of the Canadian operation of a large multinational corporation

2004· dissertation· en· W638435 sur OpenAlexaboutno aff
Grant Bettesworth

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInsurance and Financial Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessRevenueStatus quoMarket shareMarket segmentationMarketingProduct (mathematics)FinanceIndustrial organizationEconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marsh is the largest insurance broker in the world.It has been very successful in the risk management business, to a point where the company has between sixty and seventy percent of the market share across the country.To maintain its success and increase revenues, the organization is shifting focus to the insurance and benefits services segment.This segment of the industry is fragmented, and no single organization has significant market share.Marsh needs to find ways to increase the insurance and benefits services segment of the business to obtain a dominant position in this market.The insurance industry has been in a hard market for three years and is currently starting to soften.Marsh is at a critical stage, as the global organization relies heavily on the company to generate significant growth.The softening of the insurance market will serve to reduce overall income levels to Marsh, making year over year growth targets more difficult to achieve.This paper focuses on the insurance and benefits segment of Marsh Canada Limited and analyzes ways the company can continue to grow the revenue base of the business to meet the mandated global goals of the parent company, Marsh & McLennan Group of Companies. This paper begins by analyzing the insurance brokerage industry. An internal analysisand evaluation of four strategic alternatives to increase the insurance and benefits segment of the business follows.The alternatives reviewed include: creating a new separate company specifically for insurance and benefits services, acquiring a competitor, hiring staff, and finally maintaining the status quo.In conclusion, recommendations are outlined indicating the best strategy for Marsh to achieve sustained growth well into the future.DEDICATION This paper is dedicated to my wife Anita, whose love and support throughout the two year program has been integral to my successful completion.Thank you Anita for picking up the slack around the house over the last two years, and basically raising our two daughters Jayna and Lindsay with little additional help.Thanks must also be given to both my family and my wife's family

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetInsurance and Financial Risk ManagementTravaux en français237 207