단체생명보험 시장 규모 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2024 - 2031)

단체 생명보험 시장은 보장 유형(기간 생명보험, 종신 생명보험, 보편 생명보험, 가변 생명보험), 단체 규모(대규모 단체, 중규모 단체, 소규모 단체), 유통 채널(방카슈랑스, 직접 판매, 브로커/대리인, 온라인 플랫폼), 최종 사용 산업(헬스케어, 교육, 정부, 제조....

단체생명보험 시장 트렌드

시장 드라이버 - 인력 보안 방패 Robust Employee Retention 혜택 제공

고용주가 제공하는 그룹 생활 보험 계획은 금융 보호 및 안정성의 감각으로 직원을 제공하는 인력 보안 방패 역할을합니다. 이것은 고용주가 직원을 위해 그런 계획을 추구하는 중요한 이유로 신중합니다. 이것은 강력한 혜택 패키지를 제공하는 작업에 대한 강력한 선호도로 번역, 어떤 그룹 생활 보험은 눈에 띄는 구성 요소입니다.

직원은 그룹 생활 보험 혜택을 제공함으로써 실현, 그들은 이러한 휘발성 시간 동안 직원의 craving 보안의 감각을 제공 할 수 있습니다. 직원은 같은 그룹 생활 보험 플랜을 통해 가족의 보호를 보장하는 조직에 유대감을 느낍니다. Thereby, 그것은 그룹 생활 보험 시장의 중요한 드라이버 남아.

경제 불확실성 및 의료 문제로 개인의 마음을 염두에두고 그룹 생활 보험은 안전 쿠션의 느낌을 완화합니다. 이 intangible 이득은 고용주 가치 제안을 강화하고 '경영 조직'으로 브랜드. 그룹 생활 보험에 비용은 따라서 직원 안정성, 융통성 및 더 높은 생산성의 이점에 의해 초과됩니다.

시장 드라이버 - Affordable Group Coverage 금융 보호를 제공하는 비즈니스 허용

생활의 비용으로 증가 및 out-of-pocket 의료비는 더 큰 통행료, 개인 및 가족은 금융 보호를 얻는 방법을 추구하는 것을 계속합니다. 그러나, 모든 지출 용량 또는 조직 구조가 광범위한 개인 생활 범위를 구입.

그룹 생활 보험 계획에 가입하거나 고용주에 의해 보조, 개인은 낮은 프리미엄 요금에 기본 수준의 생명 보험을 얻을 수 있습니다. 더 큰 풀을 대신하여 보험사와 협상하는 직원은 더 경쟁력있는 그룹 가격을 액세스 할 수 있습니다. 이 시간당 직원을 포함하여 인력의 더 넓은 세트에 쉽게 적당한 보호의 연장을 허용합니다.

함께, 감당성 및 customizability는 그룹에게 매력적인 해결책을 계획합니다. 개인 예산 또는 회사의 금융을 초과하지 않고 넓은 인력 기지에 적절한 수명 보호를 제공 할 수 있습니다. 부채식 개인 및 가족을 위해, 이것은 빵집의 demise 같이 예상치 못한 생활 사건 도중 재정적인 호흡 방을 제공합니다. Hence, 이것은 그룹 생활 보험 시장에 impetus를 제공 할 것으로 예상된다.

Group Life Insurance Market Key Factors

Market Challenge - 개별 Needs에 대한 제한적 제어

그룹 생활 보험 정책은 전통적으로 사용자 정의에 대한 제한된 유연성을 가진 하나의 크기 옵션이 제공됩니다. 이 유형의 표준화 된 오퍼링은 프리미엄 비용을 낮출 수 있도록하는 데 도움이되는 동안 각 개인이 자신의 고유한 요구와 상황을 완벽하게 충족하도록 보장하지 않습니다.

더 높은 소득 개인에 대 한 특히, 표준 적용 수준 충분 하 고 표준 perks 또는 라이더 그들의 특정 요구 사항을 해결할 수 없습니다. 사용자 정의 컨트롤의이 부족은 보험사가 더 개인화 된 보험 솔루션을 원하는 고객을 유치하고 유지하려고 시도로 도전합니다. 또한 담요 그룹 계획 대신 경쟁 업체에서 완전히 underwritten 개별 정책을 선택하는 일부 높은 가치 고객의 위험이 있습니다.

앞으로 가기, 생활 insurers는 그들의 그룹 제품 선 내의 더 중대한 주문화 선택권을 제안하는 방법을 경쟁에 남아 있을 것입니다. 이것은 다른 고객 세그먼트의 요구를 만족시키기 위하여 그룹 생활 보험 시장에 있는 선수를 도울 수 있습니다.

Market Opportunity - AI 및 Data Analytics 통합

디지털 채널과 풍부한 고객 행동 데이터의 성장으로 이제 사용할 수 있습니다. AI 및 고급 데이터 분석을 활용하기 위해 생명 보험에 대한 주요 기회가 있습니다. 기계 학습 기술은 보험업자에게 개인 위험 요인, 적용 필요, 구매 선호도 및 일생 가치를 매우 깊이 이해하는 것을 도울 수 있습니다.

이 데이터 기반 이해 "인간 위험 인"은 각 보험에 대한 높은 맞춤 제품 변형 또는 사용자 정의 라이더 권고를 설계하고 가격에 보험을 가능하게합니다. 또한 예측 가격 전략을 허용합니다. 시간이 지남에 따라이 접근법은 그룹 생활 보험이 유연성과 개인화 된 적용 옵션을 제공 할 수 있는지 재정의 할 수 있습니다. 이것은 그룹 생활 보험 시장에서 곧 트렌드를 구동 할 것입니다