Поиск информации о страховом полисе на веб-сайтах страховых компаний
Каждый, кто приобретал страховой полис через Интернет, наверняка знает, как трудно сравнивать их. Это связано с тем, что у каждой компании разные тарифы, а информация на разных сайтах представлена в разных форматах. Просматривать сайт каждой компании, находить одни и те же данные и сравнивать их вручную оказывается непростым делом.
Именно поэтому агрегаторы страховых данных, предоставляющие базовое сравнение между страховыми планами различных компаний, собирают информацию о страховом покрытии с веб-сайтов поставщиков. Но на этом они не останавливаются; они также очищают данные, а затем упорядочивают их по полям данных, облегчая тем самым сравнение и выбор наиболее выгодного плана для пользователя.
Агрегаторы оказывают большую услугу широкой общественности, поскольку они помогают клиентам просматривать информацию из разных источников вместе. Будь то агрегаторы новостей или агрегаторы страховых данных, они помогают людям находить данные в едином интерфейсе, что помогает в дальнейшем - в плане потребления данных различными способами - такими как ассоциации или сравнения.
Преимущества парсинга данных о страховом покрытии
В то время как мы говорили об одном сценарии, объясняющем трудности, с которыми сталкиваются потребители, парсинг данных о страховом покрытии может иметь множество преимуществ для различных типов организаций. Если вы являетесь страховой компанией, вы можете даже захотеть получить данные о различных страховых планах от своих конкурентов.
В то время как некоторые компании размещают данные прямо на домашней странице своего сайта, другим может потребоваться заполнить форму. Некоторые даже могут потребовать подписаться. По этим причинам сбор информации о страховом покрытии у каждого вашего конкурента может оказаться непростой задачей.
Еще одним важным фактом, когда речь идет о страховых компаниях, являются их показатели - процент людей, успешно подавших страховые заявления, процент отказов и так далее. В соответствии с государственными нормами в большинстве стран страховые компании должны предоставлять данные по этим показателям на своих веб-сайтах. Но даже в этом случае найти эти данные не всегда просто.
В то же время, данные часто представлены в виде графиков (которые, опять же, имеют формат изображений), и эти детали еще больше усложняют проблему. Однако сбор данных, связанных с отклоненными претензиями и другими показателями, позволит понять, какие компании действительно поддерживают клиентов в трудную минуту.
В наши дни большинство больниц имеют связи с крупными страховыми компаниями. Решение о том, с какой страховой компанией заключить договор, может оказаться еще одной трудностью, а выбор неправильной компании может привести не только к убыткам, но и к потере доверия клиентов.
Вот почему не только частные лица и страховые компании, но даже больницы должны собирать и потреблять данные из различных страховых компаний, чтобы понять, какие заболевания покрываются теми или иными компаниями, чтобы они могли заключить соглашение с одной или несколькими компаниями, гарантируя, что их пациенты смогут максимально использовать свои страховые планы и получить лечение, не беспокоясь о большом счете.
Трудности, с которыми можно столкнуться
При сборе данных от различных страховых компаний может возникнуть ряд трудностей. Помимо тех, о которых говорилось выше, наиболее распространенной проблемой является тот факт, что компании постоянно вносят изменения в свои веб-сайты, чтобы повысить удобство пользования.
Другая проблема заключается в том, что многие страховые компании размещают на своих сайтах только часть информации о страховом покрытии. Мелкий шрифт и более глубокие детали доступны на их сайтах только в формате PDF (или даже в виде изображений). Возникает проблема: хотя вы можете получить PDF-файлы с веб-сайтов, для парсинга текстовых данных из PDF-файлов потребуется новейшее программное обеспечение OCR (оптическое распознавание символов).
Сокращение данных с различных веб-сайтов не имеет смысла без надлежащего отображения. В отличие от сайтов электронной коммерции, на которых данные о товаре размещаются на страницах товара, вы не имеете представления о том, на какой странице (или наборе страниц) будет размещена информация о страховом покрытии. В таком сценарии сопоставление конкретных веб-страниц с точками данных будет иметь решающее значение, и эти сопоставления также необходимо будет обновлять по мере обновления самого веб-сайта.
Как собирать данные о страховом покрытии
Языки, такие как Python, упростили процесс сбора данных с веб-сайтов, а парсинг данных с отдельных веб-страниц был описан во многих наших статьях, таких как эта. Благодаря существующим частям кода, которые могут повторно использоваться программистами (называемым пакетами), и более легкой кривой обучения, написание собственного кода для сбора данных с одного веб-сайта, на котором отображаются некоторые данные, связанные со страховым покрытием, является простым делом.
Однако, если вы хотите создать механизм парсинга для коммерческих целей, чтобы собрать последние планы страхового покрытия и их детали для списка компаний, лучше создать свою собственную команду по парсингу данных. Мы в ESK Solutions предоставляем комплексные решения, чтобы вы могли просто подключить фреймворк для парсинга данных к существующей бизнес-логике и использовать собранные данные в своих интересах.
Заключение
Данные - это король, и компании постоянно используют данные всеми возможными способами, чтобы развиваться и оставаться привлекательными. Некоторые занимаются парсингом данных, некоторые даже покупают их, но в конечном итоге принятие решений на основе данных - это необходимость времени. На таком этапе постоянный поток данных из Интернета - это благо, а все, что не спарсено, остается несобранными данными.
И если вы не собираете данные и оставляете больше данных на столе для потребления конкурентами, вы ставите свой бизнес в уязвимое положение - еще один блокбастер, который будет поглощен Netflix.