CHƯƠNG 4: THỰC TRẠNG THỊ TRƯỜNG BẢO HIỂM NHÂN THỌ Ở VIỆT NAM VÀ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN QUYẾT ĐỊNH
4.2. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm BHNT
4.2.4. Phân tích hồi quy s ự ảnh hưởng của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu
Sau khi thực hiện phân tích EFA để kiểm định độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt của các thang đo, chúng ta sẽ kiểm định các giả thuyết đề ra trong mô hình nghiên cứu. Để thực hiện điều này chúng ta sẽ sử dụng phương pháp hồi quy đa biến.
Để thực hiện phương pháp phân tích hồi quy đa biến, chúng ta cần lưu ý các giả thuyết tiền đề cho phương pháp này, bao gồm:
- Tổng phần dư = 0 và phần dư có tính phân phối chuẩn.
- Không xảy ra hiện tượng cộng tuyến (các biến độc lập không có tương quan cao với nhau).
- Không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
- Không xảy ra hiện tượng phương sai không đều.
4.2.4.1. Kiểm tra tính tương quan
Phân tích tương quan Pearson là một trong các bước nghiên cứu sinh thực hiện, trong bài nghiên cứu sử dụng phân tích định lượng SPSS. Mục đích chạy tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa các biến dựa vào 3 mô hình hồi quy.
Bảng 4.19: Bảng kiểm định tương quan Pearson
Correlations
HBTC TCSP CMCQ TDBH TDRR CNLI NTRR QD YD
HBTC
Pearson
Correlation 1 0,363** 0,234** 0,091 -0,034 0,177** 0,108* 0.413** 0.578**
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,092 0,527 0,001 0,046 0.000 0.000
N 342 342 342 342 342 342 342 342 342
TCSP
Pearson
Correlation 0.363** 1 0,120* 0,065 -0,002 0,150** 0,061 0,379** 0,361**
Sig. (2-tailed) 0,000 0,027 0,230 0,976 0,005 0,262 0,000 0,000
N 342 342 342 342 342 342 342 342 342
CMCQ
Pearson
Correlation 0,234** 0,120* 1 0,071 0,102 0,071 0,088 0,158** 0,338**
Sig. (2-tailed) 0,000 0,027 0,190 0.060 0,188 0,104 0,003 0,000
N 342 342 342 342 342 342 342 342 342
TDBH Pearson
Correlation 0,091 0,065 0,071 1 -0,497** 0,480** 0,221** 0,123* 0,224**
Sig. (2-tailed) 0,092 0,230 0,190 0,000 0,000 0,000 0,023 0,000
N 342 342 342 342 342 342 342 342 342
TDRR Pearson
Correlation -0,034 -0,002 0,102 -0,497** 1 -0,253** -0,143** -0,034 0,000 Sig. (2-tailed) 0,527 0,976 0,060 0,000 0,000 0,008 0,530 0,996
N 342 342 342 342 342 342 342 342 342
CNLI Pearson
Correlation 0,177** 0,150** 0,071 0,480** -0,253** 1 0,177** 0,187** 0,324**
Sig. (2-tailed) 0,001 0,005 0,188 0,000 0,000 0,001 0,001 0,000
N 342 342 342 342 342 342 342 342 342
NTRR
Pearson
Correlation 0,108* 0,061 0,088 0,221** -0,143** 0,177** 1 0,077 0,270**
Sig. (2-tailed) 0.046 0,262 0,104 0,000 0,008 0.001 0,156 0,000
N 342 342 342 342 342 342 342 342 342
QD Pearson
Correlation 0,413** 0,379** 0,158** 0,123* -0,034 0,187** 0,077 1 0,401**
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,003 0,023 0,530 0.001 0,156 0,000
N 342 342 342 342 342 342 342 342 342
YD Pearson
Correlation 0,578** 0,361** 0,338** 0,224** 0,000 0,324** 0,270** 0,401** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,996 0,000 0,000 0,000
N 342 342 342 342 342 342 342 342 342
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Xử lý dữ liệu của nghiên cứu sinh
Kết quả kiểm định tương quan Pearson cho thấy:
- Mô hình 1: biến thái độ bảo hiểm là biến phụ thuộc; biến thái độ rủi ro, cảm nhận lợi ích, nhận thức rủi ro là biến độc lập. cả 3 biến độc lập đều có tương quan tương đối chặt chẽ với biến phụ thuộc thể hiện ở hệ số tương quan pearson và giá trị sig nhỏ hơn 0.05. giá trị này nhỏ hơn 0.05 thì hệ số tương quan r mới có ý nghĩa thống kê, giá trị sig lớn hơn 0.05 nghĩa là r có lớn nhỏ thế nào cũng không liên quan gì cả, bởi vì nó không có ý nghĩa, hay nói cách khác không có tương quan giữa 2 biến này.
- Mô hình 2: biến ý định là biến phụ thuộc; các biến thái độ bảo hiểm, chuẩn mực chủ quan, nhận thức rủi ro, hiểu biết tài chính và tiếp cận sản phẩm là biến phụ thuộc.
Kiểm định tương quan cho thấy các biến này đều có hệ số tương quan với ý nghĩa thống kê. Trong đó 2 biến hiểu biết tài chính và tiếp cận sản phẩm có mức độ tương quan khá chặt chẽ thể hiện ở hệ số pearson là 0,578 với biến HBTC và biến TCSP với hệ số tương quan với ý định là 0,361.
Mô hình 3: Biến quyết định là biến phụ thuộc; các biến hiểu biết tài chính, ý định và tiếp cận sản phẩm là biến độc lập. các biến này đều có hệ số tương quan đảm bảo mối liên hệ cho bước phân tích hồi quy, trong đó tương quan của biến hiểu biết tài chính rất được kỳ vọng.
4.2.4.2. Sự ảnh hưởng của các nhân tố đến thái độ đối với việc mua bảo hiểm nhân thọ.
Để đánh giá mối liên hệ và chiều hướng tác động của nhóm các thành phần trong phân tích ở trên, nghiên cứu này đã sử dụng phương pháp phân tích hồi quy với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 22. Trong phương trình hồi quy cần thực hiện là phương trình hồi quy đa biến, nhằm xác định vai trò quan trọng của từng thành phần trong việc đánh giá mối quan hệ giữa thái độ bảo hiểm với các biến độc lập.
Phương trình hồi quy đa biến thể hiện mối quan hệ giữa ý định mua BHNT đối với các thành phần của thang đo nêu trên có dạng như sau:
Mô hình 1: Y1 = ܽ + ܽଵTDRR+ܽଶCNLI + ܽଷNTRR Trong đó :
Y : Biến phụ thuộc thể hiện thái độ đối với việc mua BHNT của đối tượng
ܽଵ,ܽଶ,ܽଷ, Là các hệ số hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính như sau :
TDBH = -0,39 * TDRR + 0,363*CNLI + 0,101*NTRR Kết quả hồi quy được thể hiện chi tiết qua bảng sau:
Bảng 4.20: Kết quả hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến thái độ đối với hành vi mua bảo hiểm nhân thọ
Mô hình 1
Hệ số tương quan chưa chuẩn hóa
Hệ số tương quan chuẩn hóa
Sig.
R bình phương
B Std. Error Beta
Hằng số 9,072 0,834 0,000
TDRR -1,250 0,141 -0,390 0,000
CNLI 1,595 0,195 0,363 0,000 0,39
NTRR 0,430 0,185 0,101 0,021
Nguồn: Xử lý dữ liệu của nghiên cứu sinh Kết quả phân tích hồi quy với r bình phương bằng 39% cho biết mô hình giải thích được 39% so với thực tế và hệ số tương quan đều đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê. Xử lý dữ liệu cho thấy thái độ đối với rủi ro (tài chính) có tác động mạnh mẽ nhất đến thái độ đối với việc mua bảo hiểm nhân thọ và giả thuyết H1 được kiểm nghiệm. Tuy nhiên tác động này là tỷ lệ nghịch. Dữ liệu phân tích hồi quy cho thấy cứ tăng 1 đơn vị TDRR sẽ làm giảm TDBH đi 0,39 đơn vị. Biến độc lập CNLI cũng có ảnh hưởng mạnh mẽ với việc cứ tăng 1 đơn vị CNLI thì sẽ làm cho TDBH gia tăng 0,363 đơn vị. Trong khi đó NTRR có ít ảnh hưởng hơn với hệ số tương quan chuẩn hóa là 0,101.
4.2.4.3. Sự ảnh hưởng của các nhân tố đến ý định mua bảo hiểm nhân thọ
Để kiểm định giả thuyết H4,H5,H6, H7, H8 về mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến ý định mua sản phẩm bảo hiểm nhân thọ, nghiên cứu sinh thực hiện hồi quy mô hình sau:
Mô hình 2: YD = ܽ + ܽଵTDBH+ܽଶNTRR + ܽଷ CMCQ + ܽସ HBTC + ܽହ TCSP
Trong đó :
YD : Biến phụ thuộc thể hiện ý định mua BHNT của đối tượng
ܽଵ,ܽଶ,ܽଷ,ܽସ,ܽହ , Là các hệ số hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính như sau :
Bảng 4.21: Kết quả hồi quy với ý định là biến phụ thuộc
MÔ HÌNH 2
Hệ số tương quan chưa chuẩn hóa
Hệ số tương
quan chuẩn hóa Sig. R Bình phương
B Std. Error Beta
HẰNG SỐ 0,759 0,137 0,000
HBTC 0,343 0,034 0,446 0,000
TCSP 0,087 0,024 0,158 0,000 0,452
CMCQ 0,135 0,029 0,191 0,000
TDBH 0,023 0,008 0,122 0,003
NTRR 0,132 0,033 0,168 0,000
Nguồn: Xử lý dữ liệu của nghiên cứu sinh Kết quả xử lý dữ liệu cho thấy mô hình với R2 = 0,452 cho biết kết quả hồi quy giải thích được 45,2% ý nghĩa của mô hình và các giá trị beta của các nhân tố đều đảm bảo mức ý nghĩa thống kê với sig đều rất nhỏ (<0.05). do vậy các giả thuyết H4, H5, H6, H7 và H8 của mô hình đều đạt giá trị kỳ vọng.
Đối với hệ số Beta của TDBH = 0,122 có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi thì khi Thái độ của đối tượng đối với BHNT tăng 1 điểm thì ý định mua BHNT của đối tượng tăng 0,122 điểm.
Đối với hệ số Beta của HBTC = 0,446 có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi thì khi hiểu biết của đối tượng đối với BHNT tăng 1 điểm thì ý định mua BHNT của đối tượng tăng 0,446 điểm.
Đối với hệ số Beta của TCSP = 0,158 có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi thì khi khả năng tiếp cận sản phẩm của đối tượng đối với BHNT tăng 1 điểm thì ý định mua BHNT của đối tượng tăng 0,158 điểm.
Đối với hệ số Beta của CMCQ = 0,191 có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi thì khi CMCQ đối với BHNT tăng 1 điểm thì ý định mua BHNT của đối tượng tăng 0,191 điểm.
Đối với hệ số Beta của NTRR = 0,168 có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi thì khi NTRR tăng 1 điểm thì ý định mua BHNT của đối tượng tăng 0,168 điểm.
Như vây HBTC và CMCQ là hai nhân tố tác động mạnh mẽ nhất đến ý dịnh mua BHNT của khách hàng; các yếu tố NTRR; TCSP và TDBH đều có mức độ ảnh hưởng nhất định đến ý định mua BHNT của khách hàng.
4.2.4.4. Sự ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định mua bảo hiểm nhân thọ Để phân tích ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định mua bảo hiểm nhân thọ, nghiên cứu sinh đã thực hiện hồi quy để kiểm nghiệm giả thuyết H9, H10 và H11.
Phương trình hồi quy đa biến thể hiện mối quan hệ giữa quyết định mua BHNT và ý định mua có dạng như sau:
Mô hình 3: QD = ܽ + ܽଵYD + ܽଶHBTC + ܽଷTCSP Trong đó :
QD : Biến phụ thuộc thể hiện quyết định mua BHNT của đối tượng
ܽ, ܽଵ, ܽଶ, ܽଷ, Là các hệ số hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính như sau :
Bảng 4.22: Ảnh hưởng của các nhân tố đến hành vi mua bảo hiểm nhân thọ
Mô hình 3
Hệ số tương quan chưa chuẩn hóa
Hệ số tương quan
chuẩn hóa Sig. R bình phương
B Std. Error Beta
Hằng số 0,916 0,176 0,000
HBTC 0,213 0,058 0,218 0,000 0,255
TCSP 0,163 0,036 0,231 0,000
YD 0,245 0,075 0,192 0,001
Nguồn: Xử lý dữ liệu của NCS Kết quả hồi quy từ mô hình cho thấy tiếp cận sản phẩm là yếu tố tác động mạnh mẽ nhất đến quyết định mua bảo hiểm nhân thọ trong khi hiểu biết về tài chính và ý định thì ít mạnh mẽ hơn. Trên thực tế có nhiều biến số được mong đợi là có thể giải thích cho quyết định mua BHNT như trong phân tích tổng quan đã trình bày. Tuy nhiên, với mô hình 2 đã xem xét ảnh hưởng của các nhân tố đến ý định mua bảo hiểm nhân thọ thì mô hình 3 dựa trên nền tảng nhận định ý định là
tiền đề trực tiếp của hành vi mua (Ajzen và Fishbein, 2005) nhằm mục đích xem xét sự ảnh hưởng của ý định và yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi đến quyết định mua BHNT. Đối với các mô hình xem xét ảnh hưởng của các mối liên hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc thì hệ số beta được quan tâm nhiều hơn.
Theo Hair và cộng sự (2010) các giá trị R bình phương không phải lúc nào cũng đủ lớn hơn 0.5, đặc biệt là các nghiên cứu cố gắng giải thích hành vi của con người thường có giá trị R2 nhỏ hơn 50% do hành vi của con người thường khó dự đoán, đặc biệt trong lĩnh vực bảo hiểm. Mọi người thường từ chối mua bảo hiểm khi họ cần và thường muốn mua khi họ không thể mua. Bên cạnh đó, các giá trị R bình phương thấp nhưng các biến độc lập vẫn có ý nghĩa thống kê thì vẫn có thể rút ra kết luận từ mô hình.
Kết quả hồi quy cho thấy ý định mua có tác động đến quyết định nhưng không phải là nhân tố tác động mạnh mẽ nhất. Cứ một đơn vị ý định gia tăng thì làm tăng 0,192 đơn vị quyết định mua. Trong khi đó, khả năng tiếp cận sản phẩm tăng 1 đơn vị thì quyết định mua bảo hiểm tăng 0,231 đơn vị. Ảnh hưởng của nhân tố hiểu biết tài chính cũng khá đáng kể đến quyết định mua. Cứ 1 đơn vị hiểu biết tài chính gia tăng thì có 0,218 đơn vị quyết định gia tăng.
Mặc dù vậy, xuất phát từ mô hình nghiên cứu có thể thấy, do vẫn còn các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua nên có khả năng vẫn tác động đến quyết định mua BHNT. Vì vậy, luận án tiếp tục đi kiểm định thêm các giả thuyết về ảnh hưởng của các nhân tố TDRR, CNLI, NTRR, TDBH, CMCQ đến QD mua BHNT bên cạnh các biến tác động trực tiếp như HBTC, TCSP, YD. Để loại trừ ảnh hưởng tự tương quan và đa cộng tuyến giữa các biến này, các biến độc lập trước khi đưa vào mô hình hồi quy đều được chạy Mean Center và thu được các biến TDRR_AVER, CNLI_AVER, NTRR_AVER, TDBH_AVER; CMCQ_AVER;
YD_AVER; HBTC_AVER; TCSP_AVER.
Đồng thời, để so sánh ảnh hưởng của các nhân tố này đến QD mua BHNT theo 2 nhóm khách hàng mua và chưa mua BHNT, kỹ thuật split file được áp dụng để so sánh kết quả hồi quy của 2 nhóm này. Kết quả hồi quy thu được cho thấy các biến CNLI_AVER, NTRR_AVER, TDBH_AVER; CMCQ_AVER đều không đảm bảo giá trị sig (<0.05) do vậy được loại ra khỏi mô hình. Kết quả chi tiết được trình bày ở phụ lục 3. NCS tiếp tục thực hiện hồi quy lại với các biến còn lại thì thu được kết quả chi tiết như sau:
Bảng 4.23. Mức độ tác động của các nhân tố theo hai nhóm khách hàng
MUA BHNT
Model
Hệ số tương quan chưa chuẩn hóa
Hệ số tương quan chuẩn
hóa T Sig. R2
hiệu chỉnh
B Std.
Error Beta
1 4 (Constant) 2,585 0,033 77,757 0,000
HBTC_AVER 0,255 0,048 0,328 5,363 0,000
TCSP_AVER 0,151 0,033 0,224 4,596 0,000 0,589 YD_AVER 0,264 0,059 0,275 5,500 0,000
TDRR_AVER -0,109 0,030 -0,152 -3,597 0,001
2 1 (Constant) 2,48 0,056 44,434 0,001
HBTC_AVER 0,238 0,076 0,283 3,119 0,003 0,561 TCSP_AVER 0,153 0,050 0,266 3,042 0,003
YD_AVER 0,312 0,108 0,277 2,887 0,005 TDRR_AVER -0,199 0,052 -0,279 -3,790 0,000 a. Dependent Variable: QD
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy:
Với nhóm đối tượng chưa mua BHNT (285 người) các biến độc lập trong mô hình có mức độ giải thích tốt hơn so với khi phân tích tổng thể (R2 = 58,9%). Trong đó, bên cạnh ảnh hưởng của các nhân tố như HBTC; TCSP; YD thì TDRR cũng là yếu tố có tác động có ý nghĩa thống kê với mức sig. đều < 0.05. Do vậy, có thể thấy, việc người tham gia chưa mua BHNT có thể đều do ảnh hưởng của cả 4 yếu tố, hiểu biết, khả năng tiếp cận sản phẩm hoặc khách hàng chưa có ý định, ngoài ra, yếu tố HBTC làm biến có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến những người chưa mua BHNT bên cạnh ý định. Điều này cũng phù hợp với thực tiễn thị trường hiện nay. Do vậy, việc thay đổi cách thức tiếp cận sản phẩm là rất cần thiết với những nhóm đối tượng này nhằm gia tăng hiểu biết và ý định cho khách hàng là rất cần thiết.
Với nhóm đối tượng đã mua BHNT (85 người). Với R bình phương là 51,6% với các hệ số tương quan và ảnh hưởng mạnh mẽ nhất của HBTC bên cạnh mức ảnh hưởng của HBTC và TCSP cũng tương ứng nên đã thúc đẩy mạnh mẽ quyết định mua. Trong khi đó TDRR thực sự là một rào cản đối với quyết định mua BHNT. Kết quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu của (Lê Long Hậu, 2017; Mai Thị Hường và Bùi Thị Thu Hà, 2019).
Tuy nhiên, kết quả nói trên chưa cho biết ảnh hưởng diễn ra trong quá trình mua từ ý định đến hành vi của khách hàng như thế nào. Do vậy, nghiên cứu sẽ tiếp tục thực hiện hồi quy mô hình với 2 biến điều tiết là hiểu biết tài chính và tiếp cận
sản phẩm để xem tác động của 2 biến này đến quá trình thúc đẩy từ ý định đến hành vi.
4.2.4.5. Quá trình ảnh hưởng từ ý định đến hành vi thông qua biến điều tiết
Để đánh giá mối liên hệ và chiều hướng tác động từ ý định đến hành vi thông qua biến điều tiết, nghiên cứu này đã sử dụng phương pháp phân tích hồi quy Process v3.01 của Hayes (2012) để phân tích tác động của biến điều tiết theo mô hình số 2 với hai biến điều tiết là HBTC và TCSP.
Để thực hiện hồi quy các biến độc lập đều được chạy mean center trước khi hồi quy để tránh hiện tượng đa cộng tuyến (Cohen và cộng sự, 2003)
Theo đó phương trình quyết định mua bảo hiểm nhân thọ với biến điều tiết được viết lại như sau:
Mô hình 5: QD = ܽ + ܽଵ YD_AVER+ ܽଶ *HBTC_AVER +
ܽଷ *TCSP_AVER + ܽସ * YD_AVER*HBTC_AVER + ܽହ * YD_AVER*TCSP_AVER
Trong đó: QD là biến phụ thuộc thể hiện quyết định mua BHNT Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính như sau:
Bảng 4.24: Ảnh hưởng của ý định và biến điều tiết đến hành vi mua BHNT MÔ HÌNH TỔNG THỂ
R R-sq MSE df1 p 0,5185 0,2688 0,6223 5.0000 0,0000 Mô hình hồi quy cụ thể:
TƯƠNG QUAN se t p Hằng số 2,5410 0,0488 52,1203 0,0000 YD_AVER 0,2324 0,0753 3,0857 0,0022 HBTC_AVE 0,1678 0,0600 2,7970 0,0055 Int_1 0,1811 0,0708 2,5594 0,0109 TCSP_AVE 0,1728 0,0367 4,7051 0,0000 Int_2 -0,0729 0,0507 -1,4357 0,1520 DIỄN GIẢI:
Int_1 : YD_AVER x HBTC_AVE Int_2 : YD_AVER x TCSP_AVE BIẾN DỰ ĐOÁN TRỌNG TÂM: YD_AVER (X) BIẾN ĐIỀU TIẾT 1: HBTC_AVE (W) BIẾN ĐIỀU TIẾT 2: TCSP_AVE (Z)
Nguồn: Xử lý dữ liệu của nghiên cứu sinh
Kết quả phân tích hồi quy từ mô hình cho thấy, khi có thêm biến điều tiết, mô hình trở nên có ý nghĩa hơn thông qua biểu hiện r bình phương tăng từ 25,5%
lên 26,88%. Mặc dù tỉ lệ tăng không nhiều nhưng rõ ràng việc đưa thêm biến điều tiết vào đã làm cho mô hình có ý nghĩa hơn. Thêm vào đó, sự đóng góp của các nhân tố lúc này cũng có sự thay đổi. Theo kết quả hồi quy cho thấy, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì hiểu biết tài chính và tác động của chuẩn mực chủ quan là những yếu tố tác động mạnh mẽ nhất đến hành vi mua bảo hiểm nhân thọ thực tế và khi đã tồn tại ý định thì việc có thêm sự hiểu biết tài chính hoặc sản phẩm cũng đồng thời là yếu tố thúc đẩy mạnh mẽ đến việc biến ý định mua thành hành vi mua thực tế. Trong khi đó, nếu như yếu tố tiếp cận sản phẩm là yếu tố cũng được kỳ vọng nhưng kết quả trên thực tế có chút khác biệt.
Theo đó, khi xem xét quá trình tác động từ ý định đến hành vi thì chỉ có hiểu biết tài chính là yếu tố có tác động thúc đẩy ý định mua thành hành vi mua thực tế với mức tác động là cứ tăng 1 đơn vị hiểu biết tài chính thì thúc đẩy 0,1811 đơn vị ý định thành hành vi thực tế. (giả thuyết H12 được kiểm định)
Kết quả hồi quy cũng cho thấy, khi đã tồn tại ý định mua bảo hiểm mạnh mẽ cùng với hiểu biết tài chính thì khách hàng có thể tự tìm kiếm các kênh phân phối và tiếp cận bảo hiểm phù hợp. Do vậy, quyết định mua bảo hiểm sẽ không bị phụ thuộc nhiều vào yếu tố này. Trong khi đó, so sánh với mô hình 3 khi xem xét các biến tác động một cách độc lập tới quyết định thì tiếp cận sản phẩm tác động mạnh mẽ hơn.
Điều này có thể được hiểu như sau: khi khách hàng chưa có ý định mua nhưng gì gặp được những tư vấn viên và kênh phân phối phù hợp thuyết phục khách hàng có thể mua bảo hiểm nhân thọ mà thậm chí chưa biết thực sự sản phẩm này như thế nào.
Trường hợp ngược lại, khi khách hàng đã có chút ít hiểu biết về sản phẩm và tồn tại ý định mua thì thường đã tìm kiếm những kênh thông tin và tiếp cận sản phẩm phù hợp theo mong muốn của mình để chuyển ý định thành hành vi thực tế.
Do vậy, ở giai đoạn này, tác động của nhân tố tiếp cận sản phẩm không còn mạnh mẽ như trước. Thậm chí, trong trường hợp không có kênh phân phối này, khách hàng có thể chủ động tìm kiếm kênh phân phối khách cho phù hợp dựa trên hiểu biết của mình do vậy tác động của yếu tố kênh phân phối hay tiếp cận sản phẩm ở giai đoạn này không còn nhiều ý nghĩa.