Giới thiệu dự án

Thị trường bảo hiểm nhân thọ (BHNT) Việt Nam duy trì tốc độ tăng trưởng ấn tượng với tổng doanh thu phí toàn khối đạt 55.953 tỷ đồng (tăng 19% so với cùng kỳ), trong đó phí khai thác mới đạt 17.304 tỷ đồng (tăng 12,5%) và tổng số hợp đồng khai thác mới đạt 1.489.000 hợp đồng. Tại tỉnh Thừa Thiên Huế – trung tâm kinh tế, văn hóa trọng điểm miền Trung – sự hiện diện của hơn 15 doanh nghiệp BHNT lớn như Bảo Việt, Dai-ichi Life, Prudential, Manulife đã tạo ra môi trường cạnh tranh khốc liệt.

Công ty TNHH MTV Đại lý Bảo hiểm Nhân thọ Thiên Hưng – Văn phòng Tổng Đại lý Gencasa Huế 1 (trực thuộc Tập đoàn Generali) dù đạt được những bước tăng trưởng ban đầu nhưng đang đối mặt với nhiều rào cản:

  • Nhận diện thương hiệu tại thị trường miền Trung chưa tương xứng với tiềm lực tập đoàn đa quốc gia.
  • Mạng lưới điểm chạm và kênh phân phối chưa bao phủ toàn diện.
  • Áp lực tối ưu hóa quy trình bồi thường (Claims Settlement) và cá nhân hóa biểu phí nhằm gia tăng tỷ lệ duy trì hợp đồng (Persistency Rate).
[Vấn đề cốt lõi] -> [Cạnh tranh 15+ đối thủ] -> [Thị phần cục bộ phân mảnh]

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Xác lập khung phân tích năng lực cạnh tranh (NLCT) trong lĩnh vực dịch vụ tài chính - bảo hiểm dựa trên mô hình 5 áp lực cạnh tranh của Michael E. Porter.
  2. Đánh giá thực trạng định lượng: Khảo sát, phân tích mức độ hài lòng và nhận định của 120 khách hàng về 6 nhóm nhân tố tác động đến NLCT của Gencasa Huế 1.
  3. Mô hình hóa tương quan và hồi quy: Xác định trọng số và mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến năng lực cạnh tranh tổng thể thông qua kiểm định Cronbach's Alpha, EFA và hồi quy đa biến OLS.
  4. Đề xuất hệ thống giải pháp: Xây dựng lộ trình cải tiến dịch vụ, tối ưu hóa quy trình thẩm định - bồi thường, tái cấu trúc kênh phân phối nhằm gia tăng thị phần tại Thừa Thiên Huế.

Phương pháp tiếp cận và kết quả kỳ vọng

  • Phương pháp tiếp cận: Kết hợp nghiên cứu định tính (phỏng vấn sâu chuyên gia phát triển đại lý) và nghiên cứu định lượng (khảo sát bảng hỏi Likert 5 mức độ trên cỡ mẫu $N = 120$ theo nguyên tắc chọn mẫu thuận tiện $N \ge 5 \times 18 = 90$ biến quan sát).
  • Kết quả đo lường: Xác định chính xác hệ số giải thích $R^2_{adj} \ge 60%$, nhận diện các nhân tố then chốt có ý nghĩa thống kê ($p < 0.05$), đưa ra 6 nhóm giải pháp chiến lược giúp nâng cao tỷ lệ chốt hợp đồng thêm 20-25% và giảm thời gian xử lý hồ sơ bồi thường xuống dưới 48 giờ.
  • Phạm vi và giới hạn: Tập trung vào khách hàng cá nhân đang tham gia hợp đồng BHNT của Gencasa Huế 1 trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế (giai đoạn dữ liệu thứ cấp 2017–2019, điều tra sơ cấp 11/2020–12/2020).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại địa bàn Thừa Thiên Huế, sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp bảo hiểm diễn ra đồng thời ở 4 trụ cột: Tiềm lực tài chính, Mạng lưới phân phối, Danh mục sản phẩm và Dịch vụ sau bán hàng.

Tiêu chí so sánh Bảo Việt Nhân thọ Huế Dai-ichi Life Huế Gencasa Huế 1 (Generali)
Thương hiệu & Lịch sử Thương hiệu quốc gia lâu đời, độ phủ 100% huyện/thị Doanh nghiệp 100% vốn Nhật Bản, uy tín cao Tập đoàn Ý (từ 1831), mô hình Boutique Office cao cấp
Kênh phân phối Mạng lưới tư vấn viên rộng, liên kết Bưu điện Hệ thống Tổng đại lý dày đặc, đẩy mạnh Bancassurance Văn phòng Gencasa hiện đại, cá nhân hóa trải nghiệm
Quy trình bồi thường Truyền thống kết hợp số hóa cơ bản Ứng dụng Dai-ichi Connect, xử lý tương đối nhanh Ứng dụng GenVita, chi trả qua hệ thống số hóa e-Claims
Ưu điểm nổi bật Niềm tin thương hiệu nội địa vững chắc Chăm sóc khách hàng chuẩn mực Nhật Bản Quyền lợi bệnh hiểm nghèo và bảo lãnh viện phí rộng
Hạn chế chính Sản phẩm kém linh hoạt, thủ tục phức tạp Biểu phí định kỳ ở mức tương đối cao Mạng lưới điểm giao dịch vật lý tại huyện còn ít

Phân loại yêu cầu giải pháp theo ma trận MoSCoW

  • Must have (Bắt buộc): Chuẩn hóa quy trình thẩm định sơ bộ e-App; Tối ưu hóa thủ tục nộp hồ sơ bồi thường trực tuyến qua GenVita trong vòng 24–48h; Đào tạo chuẩn hóa chứng chỉ tư vấn tài chính (MDRT).
  • Should have (Nên có): Tinh chỉnh cấu trúc biểu phí linh hoạt theo kỳ hạn đóng phí (quý/năm); Tổ chức hội thảo chuyên đề sức khỏe cộng đồng định kỳ tại thành phố Huế và các thị xã phụ cận.
  • Could have (Có thể có): Mở rộng các điểm chạm liên kết tại phòng khám/bệnh viện tư nhân trên địa bàn tỉnh để mở rộng dịch vụ bảo lãnh viện phí trực tiếp.
  • Won't have (Chưa thực hiện): Không mở rộng ồ ạt văn phòng vệ tinh khi chưa đạt ngưỡng hòa vốn kinh doanh chi nhánh.
graph TD
    A[Môi trường vĩ mô & Vi mô] --> B[Mô hình 5 áp lực Porter]
    B --> C{Mô hình 6 Nhân tố NLCT}
    C --> D1[1. Nhân sự tư vấn - NV]
    C --> D2[2. Chất lượng gói bảo hiểm - SP]
    C --> D3[3. Phí bảo hiểm - PHI]
    C --> D4[4. Quy trình thẩm định & Bồi thường - TT]
    C --> D5[5. Kênh phân phối & Xúc tiến - PP]
    C --> D6[6. Danh tiếng & Uy tín thương hiệu - TH]
    D1 & D2 & D3 & D4 & D5 & D6 --> E[Năng lực cạnh tranh Gencasa Huế 1 - NLCT]

Thiết kế hệ thống phân tích định lượng

Quy trình phân tích dữ liệu nghiên cứu sử dụng hệ sinh thái công cụ thống kê chuẩn mực:

  • Môi trường xử lý: IBM SPSS Statistics Version 20.0 / Python 3.10 (pandas 2.1.0, statsmodels 0.14.0, factor_analyzer 0.5.0).
  • Cấu trúc dữ liệu khảo sát: 18 biến quan sát độc lập ($X_1 \rightarrow X_{18}$) thuộc 6 thang đo thành phần và 1 thang đo phụ thuộc ($Y$ - Năng lực cạnh tranh tổng thể) được mã hóa theo thang đo Likert 5 điểm (1: Rất không đồng ý $\rightarrow$ 5: Rất đồng ý).
-- Cấu trúc lưu trữ dữ liệu khảo sát chuẩn hóa (Schema Data Definition)
CREATE TABLE survey_responses (
    respondent_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    gender VARCHAR(10),
    age_group VARCHAR(20),
    income_level VARCHAR(30),
    insurance_experience_years INT,
    nv1 FLOAT, nv2 FLOAT, nv3 FLOAT, -- Chất lượng nhân sự
    sp1 FLOAT, sp2 FLOAT, sp3 FLOAT, -- Chất lượng gói bảo hiểm
    phi1 FLOAT, phi2 FLOAT, phi3 FLOAT, -- Phí bảo hiểm
    tt1 FLOAT, tt2 FLOAT, tt3 FLOAT, -- Quy trình thẩm định & bồi thường
    pp1 FLOAT, pp2 FLOAT, pp3 FLOAT, -- Kênh phân phối & xúc tiến
    th1 FLOAT, th2 FLOAT, th3 FLOAT, -- Danh tiếng thương hiệu
    nlct_overall FLOAT               -- Biến phụ thuộc NLCT
);

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu áp dụng quy trình kiểm định kinh tế lượng qua 4 giai đoạn logic chặt chẽ:

  1. Kiểm tra độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha): Tiêu chí chấp nhận $\alpha \ge 0.70$, hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $r_{it} \ge 0.30$.
  2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring / Principal Components với phép quay Varimax; điều kiện $0.5 \le \text{KMO} \le 1$, kiểm định Bartlett có $\text{Sig.} < 0.05$, Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) $\ge 50%$, Eigenvalue $\ge 1.0$, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) $\ge 0.50$.
  3. Phân tích tương quan Pearson & Hồi quy tuyến tính đa biến (OLS): $$\text{NLCT} = \beta_0 + \beta_1 \text{NV} + \beta_2 \text{SP} + \beta_3 \text{PHI} + \beta_4 \text{TT} + \beta_5 \text{PP} + \beta_6 \text{TH} + e$$ Đánh giá qua $R^2$ hiệu chỉnh, kiểm định $F$ trong ANOVA, hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai $\text{VIF} < 2.0$.
  4. Kiểm định One-Sample T-Test: Đo lường giá trị trung bình kỳ vọng của khách hàng đối với từng tiêu chí hoạt động của đại lý với giá trị kiểm định $\mu_0 = 3.0$ (Mức trung lập).

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích dữ liệu bằng mã nguồn

Dưới đây là pipeline xử lý dữ liệu khảo sát và ước lượng mô hình hồi quy đa biến bằng Python tương đương trên SPSS 20.0:

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from factor_analyzer import FactorAnalyzer
from factor_analyzer.factor_analyzer import calculate_kmo, calculate_bartlett_sphericity

# 1. Nạp và tiền xử lý tập dữ liệu khảo sát (N = 120)
df = pd.read_csv("gencasa_survey_data.csv")
independent_cols = ['NV_mean', 'SP_mean', 'PHI_mean', 'TT_mean', 'PP_mean', 'TH_mean']
target_col = 'NLCT_mean'

# 2. Kiểm định KMO và Bartlett cho phân tích nhân tố khám phá EFA
kmo_all, kmo_model = calculate_kmo(df[independent_cols])
chi_square_value, p_value = calculate_bartlett_sphericity(df[independent_cols])
print(f"KMO Measure: {kmo_model:.3f} | Bartlett's Test p-value: {p_value:.4e}")

# 3. Ước lượng mô hình hồi quy OLS
X = sm.add_constant(df[independent_cols])
y = df[target_col]
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 4. Xuất kết quả thống kê
print(model.summary())

Kết quả kiểm định và phân tích định lượng

Toàn bộ 120 phiếu khảo sát thu thập hợp lệ được xử lý qua phần mềm thống kê cho kết quả nhất quán:

Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

  • Nhóm Nhân sự (NV): $\alpha = 0.842$, biến tương quan biến - tổng nhỏ nhất $r = 0.651$.
  • Nhóm Gói bảo hiểm (SP): $\alpha = 0.816$, biến tương quan biến - tổng nhỏ nhất $r = 0.612$.
  • Nhóm Phí bảo hiểm (PHI): $\alpha = 0.795$, biến tương quan biến - tổng nhỏ nhất $r = 0.584$.
  • Nhóm Thẩm định & Bồi thường (TT): $\alpha = 0.867$, biến tương quan biến - tổng nhỏ nhất $r = 0.702$.
  • Nhóm Phân phối & Xúc tiến (PP): $\alpha = 0.808$, biến tương quan biến - tổng nhỏ nhất $r = 0.618$.
  • Nhóm Thương hiệu (TH): $\alpha = 0.835$, biến tương quan biến - tổng nhỏ nhất $r = 0.640$.
  • Kết luận: Tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cao ($\alpha > 0.70$), không có biến rác bị loại.

Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) & Hồi quy tuyến tính

  • Hệ số $\text{KMO} = 0.785$ ($> 0.5$), Kiểm định Bartlett có giá trị kiểm định thống kê đạt mức ý nghĩa $p = 0.000 < 0.05$.
  • Trích được 6 nhân tố với tổng phương sai trích đạt $67.43% (> 50%)$, giá trị Eigenvalue của nhân tố thứ 6 đạt $1.182 (> 1.0)$.
  • Mô hình hồi quy đạt hệ số xác định $R^2 = 0.661$, $R^2_{\text{adj}} = 0.642$, thống kê kiểm định $F(6, 113) = 36.84$ ($p = 0.000 < 0.001$).
  • Hệ số phóng đại phương sai $\text{VIF}$ của tất cả các biến đều nằm trong khoảng $1.12 - 1.48$ ($< 2.0$), khẳng định mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

$$\text{NLCT} = 0.285,\text{TT} + 0.248,\text{NV} + 0.215,\text{SP} + 0.182,\text{TH} + 0.154,\text{PHI} + 0.136,\text{PP}$$

Mức độ tác động đến Năng lực cạnh tranh (Chuẩn hóa Beta):
[Quy trình Thẩm định & Bồi thường (TT)]  ████████████████████ 0.285 (p < 0.001)
[Chất lượng Nhân sự (NV)]                █████████████████ 0.248 (p < 0.001)
[Chất lượng Gói bảo hiểm (SP)]           ███████████████ 0.215 (p < 0.01)
[Danh tiếng Thương hiệu (TH)]            ████████████ 0.182 (p < 0.01)
[Phí bảo hiểm (PHI)]                     ██████████ 0.154 (p < 0.05)
[Phân phối & Xúc tiến (PP)]              █████████ 0.136 (p < 0.05)

Đổi mới và đóng góp

  1. Minh chứng thực nghiệm bằng trọng số tác động: Công trình chỉ ra rằng trong ngành BHNT tại địa phương, Quy trình thẩm định và bồi thường ($\beta = 0.285$) cùng Chất lượng đội ngũ nhân sự ($\beta = 0.248$) là hai yếu tố có tác động mạnh nhất đến quyết định duy trì hợp đồng và giới thiệu khách hàng mới của người dân xứ Huế, vượt trên cả yếu tố Phí bảo hiểm.
  2. Mô hình hóa chi tiết điểm nghẽn trải nghiệm: Phân tích One-Sample T-test cho thấy khách hàng đánh giá cao sự thân thiện của tư vấn viên ($\text{Mean} = 4.12/5.00$), nhưng chỉ đánh giá ở mức trung bình khá đối với tốc độ giải quyết quyền lợi bảo hiểm khi có tranh chấp phát sinh ($\text{Mean} = 3.42/5.00$).
  3. Đóng góp học thuật và thực tiễn: Bổ khuyết khoảng trống nghiên cứu về hành vi tiêu dùng bảo hiểm nhân thọ tại thị trường đô thị loại 1 khu vực miền Trung, cung cấp khung đo lường gồm 18 chỉ tiêu chuẩn hóa cho các mô hình Tổng Đại lý (Gencasa) tương tự trên toàn quốc.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên trọng số hồi quy, hệ thống giải pháp nâng cao năng lực cạnh tranh được chia thành 4 trụ cột chiến lược:

gantt
    title Kế hoạch triển khai nâng cao NLCT Gencasa Huế 1
    dateFormat  YYYY-MM
    section Quy trình & Công nghệ
    Số hóa giải quyết bồi thường e-Claims (Target <24h)   :2021-02, 3M
    Tích hợp CRM quản trị vòng đời hợp đồng              :2021-04, 4M
    section Đào tạo Nhân sự
    Chuẩn hóa kỹ năng tư vấn chuyên sâu MDRT              :2021-03, 6M
    Đào tạo đạo đức nghề nghiệp & xử lý khiếu nại        :2021-05, 3M
    section Sản phẩm & Kênh
    Gói sản phẩm bổ trợ bệnh hiểm nghèo linh hoạt         :2021-06, 4M
    Hội thảo tài chính cộng đồng định kỳ tại huyện        :2021-07, 6M

Chi tiết kế hoạch hành động

1. Cải tiến quy trình thẩm định và bồi thường

  • Thiết lập cổng hỗ trợ bồi thường nhanh tại văn phòng Gencasa Huế 1, cam kết tiếp nhận hồ sơ trong 15 phút và phản hồi kết quả sơ bộ trong 24 giờ.
  • Hướng dẫn 100% tư vấn viên sử dụng thành thạo nền tảng nộp hồ sơ bồi thường trực tuyến GenClaims, giảm thiểu 40% thời gian luân chuyển chứng từ giấy về trụ sở chính.

2. Nâng cao năng lực chuyên môn và đạo đức đại lý

  • Tổ chức khóa huấn luyện định kỳ 2 tuần/lần về phân tích nhu cầu tài chính (Financial Needs Analysis - FNA) thay vì tiếp cận bán hàng thuần túy.
  • Áp dụng chỉ số KPI kép: Doanh số khai thác mới gắn liền với tỷ lệ duy trì hợp đồng năm thứ 2 (K2 $\ge 80%$).

3. Gia tăng nhận diện thương hiệu và hoàn thiện mạng lưới phân phối

  • Đẩy mạnh chương trình trách nhiệm xã hội doanh nghiệp (CSR) tại địa phương gắn liền với hình ảnh Generali (tài trợ giáo dục, khám sức khỏe từ thiện).
  • Thiết lập 3-5 điểm giao dịch liên kết tại các huyện trọng điểm (Hương Thủy, Hương Trà, Phú Vang) nhằm rút ngắn khoảng cách tiếp cận khách hàng.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Giới hạn cỡ mẫu: Cỡ mẫu $N = 120$ áp dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện có thể chưa phản ánh đầy đủ toàn bộ phân khúc khách hàng tiềm năng ở vùng nông thôn Thừa Thiên Huế.
  • Thời gian quan sát: Nghiên cứu thực hiện cắt ngang (Cross-sectional study) tại một thời điểm (cuối năm 2020), chưa theo dõi biến động dài hạn về tỷ lệ tái tục hợp đồng qua các năm.
  • Hướng phát triển tiếp theo: Mở rộng quy mô mẫu lên $N \ge 350$, áp dụng mô hình phương trình cấu trúc bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) để phân tích các biến trung gian như Niềm tin khách hàng (Customer Trust) và Lòng trung thành thương hiệu (Brand Loyalty).

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên cao học: Cung cấp tài liệu tham khảo thực nghiệm hoàn chỉnh về phương pháp nghiên cứu thị trường, quy trình phân tích Cronbach's Alpha, EFA, OLS Regression trong ngành dịch vụ tài chính.
  • Ban Giám đốc Gencasa Huế 1: Sở hữu bộ số liệu định lượng trực quan để phân bổ ngân sách marketing, đào tạo nhân sự và cải tiến quy trình chăm sóc khách hàng đúng trọng tâm.
  • Tư vấn viên tài chính: Nhận diện rõ các yếu tố khách hàng kỳ vọng nhất để nâng cao kỹ năng tư vấn, tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi và giữ chân khách hàng.
  • Các doanh nghiệp bảo hiểm khác: Tham khảo mô hình phân tích cạnh tranh cấp chi nhánh/tổng đại lý tại các thị trường cấp tỉnh/thành phố trực thuộc trung ương.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 mức độ thay vì 7 mức độ?

Thang đo 5 mức độ phù hợp tối ưu với tâm lý người tiêu dùng Việt Nam khi trả lời bảng hỏi trực tiếp tại quầy hoặc sự kiện, giúp giảm thiểu độ trễ nhận thức và tỷ lệ bỏ sót câu hỏi so với thang đo 7 mức độ, trong khi vẫn đảm bảo độ phân biến (variance) cần thiết cho phân tích EFA và OLS Regression.

2. Tiêu chuẩn cỡ mẫu N = 120 có đủ độ tin cậy thống kê không?

Theo quy tắc kinh nghiệm của Hair et al. (2010) và Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), cỡ mẫu tối thiểu cho phân tích EFA là $N \ge 5 \times k$ ($k$ là số biến quan sát). Đề tài có 18 biến quan sát, yêu cầu tối thiểu $N = 90$. Cỡ mẫu $N = 120$ hoàn toàn đáp ứng độ tin cậy và mức ý nghĩa thống kê của mô hình.

3. Làm thế nào để giải quyết mâu thuẫn giữa việc mở rộng mạng lưới và kiểm soát chi phí?

Gencasa Huế 1 không đầu tư chi phí cố định mở văn phòng quy mô lớn tại tất cả các huyện, mà phát triển theo mô hình "Điểm giao dịch số liên kết" đặt tại các tổ chức đối tác hoặc văn phòng luật/tài chính địa phương, kết hợp tối đa nền tảng số GenVita để tối ưu chi phí vận hành.

4. Nhân tố nào ảnh hưởng mạnh nhất đến NLCT của đại lý bảo hiểm?

Kết quả kiểm định hồi quy xác nhận Quy trình thẩm định và bồi thường ($\beta = 0.285$) có tác động lớn nhất, tiếp theo là Chất lượng đội ngũ nhân sự ($\beta = 0.248$). Khách hàng lựa chọn đại lý bảo hiểm dựa trên sự an tâm về khả năng nhận chi trả quyền lợi khi rủi ro xảy ra và sự đồng hành chuyên nghiệp của tư vấn viên.

5. Lộ trình triển khai các giải pháp mất bao lâu để thấy được kết quả kinh doanh?

Lộ trình cải tiến được thiết kế trong vòng 6–12 tháng. Các chỉ số về thời gian xử lý hồ sơ bồi thường và sự hài lòng của khách hàng sẽ cải thiện rõ rệt sau 3 tháng đầu; doanh thu khai thác mới và tỷ lệ tái tục hợp đồng (K2) dự kiến tăng trưởng sau 6–9 tháng áp dụng đồng bộ.

Kết luận

Đề tài khóa luận tốt nghiệp "Nâng cao năng lực cạnh tranh của Công ty TNHH MTV Đại lý Bảo hiểm Nhân thọ Thiên Hưng – Văn phòng Tổng Đại lý Gencasa Huế 1" đã xây dựng thành công khung phân tích định lượng toàn diện về năng lực cạnh tranh trong lĩnh vực bảo hiểm nhân thọ cấp địa phương.

Thông qua các kiểm định thống kê chuẩn xác ($R^2_{\text{adj}} = 64.2%$, $p < 0.001$), nghiên cứu chứng minh rằng việc nâng cao năng lực cạnh tranh của đại lý không phụ thuộc đơn thuần vào chính sách giảm phí mà cốt lõi nằm ở tốc độ bồi thường minh bạch, chuyên môn sâu của tư vấn viên và chất lượng cá nhân hóa của gói bảo hiểm. Hệ thống giải pháp đề xuất cung cấp cẩm nang hành động thực tiễn cho Ban lãnh đạo Gencasa Huế 1 trong việc củng cố vị thế thương hiệu Generali, gia tăng thị phần bền vững tại Thừa Thiên Huế và đóng góp vào sự phát triển chung của thị trường tài chính bảo hiểm Việt Nam.