Extraire les détails de la couverture d'assurance des sites Web des fournisseurs

Quiconque a acheté une police d'assurance en ligne connaît probablement les difficultés de les comparer. En effet, chaque entreprise a des plans variés et les informations sont fournies sous différents formats sur différents sites Web. Parcourir le site Web de chaque entreprise, trouver les mêmes points de données et les comparer manuellement s'avère une affaire difficile. C'est pourquoi les agrégateurs de données d'assurance ou les sites Web vous offrent une comparaison de base entre les régimes d'assurance de différentes entreprises, en extrayant les détails de la couverture d'assurance des sites Web des fournisseurs. Mais ce n'est pas là qu'ils s'arrêtent; ils nettoient également les données, puis les organisent dans des champs de données, ce qui facilite la comparaison et finalement la sélection du plan le plus avantageux pour un utilisateur.

Les agrégateurs rendent un grand service au grand public, car ils aident les clients à visualiser ensemble des informations provenant de différentes sources. Qu'il s'agisse d'agrégateurs de nouvelles ou d'agrégateurs de données d'assurance, ils aident les gens à trouver des données dans une interface unique, ce qui aide davantage - en termes de consommation des données par différents moyens - tels que des associations ou des comparaisons.

Les avantages de gratter les détails de la couverture d'assurance

Alors que nous parlions d'un scénario unique expliquant les difficultés rencontrées par les consommateurs, la suppression des données de couverture d'assurance peut avoir de multiples avantages pour plusieurs types d'entités. Si vous êtes une compagnie d'assurance, vous voudrez peut-être même explorer les détails des différents plans de couverture de vos concurrents. Alors que certaines entreprises ont les données directement sur la page d'accueil de leur site Web, certaines peuvent avoir besoin que vous remplissiez un formulaire. Certains peuvent même avoir besoin que vous vous inscriviez. Pour ces raisons, récupérer les détails de la couverture d'assurance de chacun de vos concurrents pourrait ne pas s'avérer une tâche facile.

Un autre fait important en ce qui concerne les fournisseurs d'assurance est leurs paramètres - le pourcentage de personnes qui ont soumis des réclamations d'assurance avec succès, le pourcentage de réclamations rejetées, etc. En raison des normes gouvernementales, dans la plupart des pays, les compagnies d'assurance doivent fournir des données relatives à ces mesures sur leurs sites Web. Même dans ce cas, trouver les données n'est pas toujours un jeu d'enfant. Dans le même temps, les données sont souvent sous forme de graphiques (qui sont à nouveau au format image), et ces parties rendent le problème encore plus difficile. Cependant, la collecte de données relatives aux réclamations rejetées et à d'autres mesures permettrait de comprendre plus facilement quelles entreprises sont réellement aux côtés des clients en cas de besoin.

De nos jours, la plupart des hôpitaux ont des liens avec de grandes compagnies d'assurance. Décider avec quelle compagnie d'assurance s'associer peut s'avérer être une autre difficulté et choisir la mauvaise peut non seulement entraîner des pertes, mais pire encore, une perte de confiance des clients. C'est pourquoi ce ne sont pas seulement les particuliers et les compagnies d'assurance, mais même les hôpitaux qui ont besoin d'explorer et de consommer les données de différentes compagnies d'assurance pour comprendre quelles maladies sont couvertes par quelles compagnies, afin qu'ils puissent s'associer à une ou plusieurs compagnies, en s'assurant que leurs patients peuvent profiter au maximum de leurs régimes d'assurance et se faire soigner sans se soucier d'une facture élevée.

Les difficultés que l'on peut rencontrer

Il peut y avoir un certain nombre de difficultés qui peuvent être rencontrées lors de la récupération des données de différents assureurs. Outre ceux évoqués précédemment, le problème le plus courant est le fait que les entreprises continuent d'apporter des modifications à leurs sites Web pour améliorer la convivialité.

Un autre problème est que de nombreux assureurs n'ont qu'une partie des détails de leur couverture sur leurs sites Web. Les petits caractères et les détails plus approfondis ne sont disponibles qu'au format PDF (ou même des images) sur leurs sites Web. Maintenant, le problème qui se pose est que, bien que vous puissiez obtenir les fichiers PDF à partir des sites Web, le grattage des données textuelles des fichiers PDF nécessiterait le dernier logiciel OCR (reconnaissance optique de caractères).

Récupérer des données de différents sites Web n'aurait aucun sens sans une cartographie appropriée. Contrairement aux sites de commerce électronique qui contiennent des données sur les produits sur les pages de produits, vous n'avez aucune idée de la page (ou de l'ensemble de pages) qui contiendrait les détails de la couverture d'assurance. Dans un tel scénario, le mappage de pages Web spécifiques à des points de données serait crucial, et ces mappages devraient également être mis à jour au fur et à mesure que le site Web lui-même est mis à jour.

Comment explorer les données de couverture d'assurance

Des langages comme Python ont facilité l'exploration de données à partir de sites Web et le grattage de données à partir de pages Web autonomes a été expliqué dans plusieurs de nos articles comme celui-ci . Grâce à l'aide de morceaux de code existants qui peuvent être réutilisés par les programmeurs (appelés packages) et à une courbe d'apprentissage plus douce, écrire votre propre code pour explorer les données d'un seul site Web qui affiche des données liées à la couverture d'assurance est un jeu d'enfant. .

Cependant, si vous souhaitez mettre en place un moteur de scraping à des fins commerciales afin d'explorer les derniers plans de couverture d'assurance et leurs détails pour une liste d'entreprises, il est préférable de mettre en place votre propre équipe de scraping de données. Si cela n'est pas possible pour une raison quelconque, vous pouvez toujours faire appel à des fournisseurs DaaS comme nous, PromptCloud . Nous fournissons des solutions de bout en bout afin que vous puissiez simplement brancher le cadre de grattage des données dans votre logique métier existante et utiliser les données grattées à votre avantage.

Conclusion

Les données sont reines et les entreprises utilisent en permanence les données de toutes les manières possibles, pour évoluer et rester attractives. Certains récupèrent des données, certains les achètent même carrément, mais en fin de compte, la prise de décision basée sur les données est le besoin de l'heure. À un tel stade, disposer d'un flux constant de données provenant d'Internet est une aubaine, et toutes les données qui ne sont pas supprimées sont laissées en tant que données non récoltées . Et lorsque vous ne récoltez pas les données et que vous en laissez davantage sur la table pour que vos concurrents les consomment, vous laissez votre entreprise dans une position vulnérable - un autre blockbuster à reprendre par un Netflix.