Für ein Nebenprojekt wollte ich einmal die Restaurantpreise dreier Food-Delivery-Apps gegenüberstellen. Bewaffnet mit einer Tabelle, einer Tasse Kaffee und einer reichlich naiven Zeitschätzung legte ich los. Vier Stunden später war ich kaum vom Fleck gekommen – Menüs, Preise und Bewertungen alle von Hand kopiert und eingefügt. Das Handgelenk schmerzte, der Kaffee war kalt, und aus der „schnellen Recherche“ war ein zäher Marathon geworden.
Klingt vertraut? Damit sind Sie nicht allein. Laut Statista-Prognose soll der weltweite Umsatz im Online-Liefergeschäft bis 2026 voraussichtlich 1,51 Billionen US-Dollar erreichen. Der Datenhunger wächst also unaufhörlich. Restaurants, Marktanalysten und Vertriebsteams wollen alle mitverdienen – aber diese Informationen von Hand zusammenzutragen, macht ungefähr so viel Freude wie hundert Zwiebeln zu schälen. Genau hier kommen Website-Scraping-Tools ins Spiel. Deshalb zeige ich Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie Lieferdienst-Daten scrapen (wir nehmen dafür Uber Eats als Beispiel) – mit Thunderbit, dem KI-gestützten Web Scraper, den mein Team und ich entwickelt haben, um diesen Prozess so schmerzfrei wie möglich zu machen.
Im Folgenden gehe ich den kompletten Ablauf durch.
Was sind Food-Delivery-Daten und warum sollte man sie scrapen?
Wenn von „Food-Delivery-Daten“ die Rede ist, meinen wir die umfangreichen, strukturierten – und manchmal weniger strukturierten – Informationen, die auf Plattformen wie Uber Eats, DoorDash und Grubhub zu finden sind. Dazu gehören:
- Restaurantdaten: Name, Adresse, Telefonnummer, Küchentyp, Bewertungen, Anzahl der Rezensionen, Preisniveau und Öffnungszeiten.
- Menüinformationen: Gerichte, Beschreibungen, Preise, Fotos und manchmal Nährwertangaben oder Tags wie „vegan“ oder „scharf“.
- Lieferlogistik: Voraussichtliche Lieferzeiten, Liefergebühren und Entfernung.
- Aktionen: Sonderangebote, Gutscheine oder Rabatte.
- Kundenfeedback: Bewertungen und schriftliche Rezensionen für Restaurants und einzelne Gerichte.
Warum den Aufwand betreiben und all diese Daten scrapen? Weil sie eine wahre Goldgrube für alle sind, die in einem hart umkämpften Markt datenbasiert entscheiden wollen. Das Scrapen von Lieferplattformen liefert Erkenntnisse wie:
- Welche Küchen und Gerichte in einer bestimmten Stadt im Trend liegen
- Wie Wettbewerber ihre Menüs bepreisen und Aktionen aufbauen
- Was Kunden in Bewertungen sagen – und worüber sie sich beschweren
- Wie stark Liefergebühren und Lieferzeiten je nach Gebiet schwanken
Diese Informationen von Hand zu sammeln ist nicht nur mühsam, sondern in großem Maßstab praktisch unmöglich. Moderne Data-Scraping-Tools automatisieren den Prozess und verwandeln unstrukturierte Webseiten in strukturierte Datensätze – also etwa eine Tabelle mit allen Restaurants, Menüpunkten und Preisen Ihrer Stadt. Genau diese Art von Daten kann echte Geschäftsergebnisse bringen.
Was ist Data Scraping und wie funktioniert es im Jahr 2025? Get Started Free
Gescrapte Lieferdienst-Daten sind umsetzbare Daten. Sie helfen Ihnen, schneller zu handeln, bessere Entscheidungen zu treffen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Wichtige Anwendungsfälle: Wie Scraping von Lieferdienst-Daten Geschäftsergebnisse verbessert
Was fängt man nun konkret mit all diesen Daten an? Hier ein kurzer Überblick, wie verschiedene Teams gescrapte Lieferdienst-Daten einsetzen, um den ROI zu steigern:
| Anwendungsfall | Beschreibung & Vorteile (ROI) |
|---|---|
| Analyse von Konkurrenz-Menüs und Preisen | Beobachten Sie in Echtzeit die Preise und Sonderaktionen der Wettbewerber; das ermöglicht marktgerechte Preisanpassungen. Ein britischer Händler erzielte mit optimierten Preisen auf Basis gescrapter Daten einen Umsatzanstieg von 4 %. |
| Menüoptimierung & Trendanalyse | Identifizieren Sie beliebte Küchen und hoch bewertete Gerichte, um Ihr eigenes Angebot zu verbessern. Gescrapte Daten zeigen, wonach Kunden verlangen – etwa einen Anstieg bei pflanzlichen Optionen – und helfen Ihnen, das Angebot anzupassen und den Umsatz zu steigern. |
| Kundenerlebnis & Bewertungsanalyse | Sammeln und analysieren Sie Bewertungen für Sentiment-Analysen. 73 % der Verbraucher sagen, dass das Kundenerlebnis ihre Entscheidungen beeinflusst – gescrapte Reviews helfen Ihnen, Schwachstellen zu erkennen und den Service zu verbessern. |
| Lead-Generierung & Vertriebsrecherche | Erstellen Sie B2B-Lead-Listen, indem Sie Restaurant-Einträge mitsamt Kontaktdaten, Küche usw. scrapen. Ein Vertriebsteam sparte durch automatisierte Lead-Datenextraktion über 5 Stunden pro Woche und Mitarbeiter. |
| Lokale Marktanalyse & Expansion | Scrapen Sie standortbezogene Daten, um den lokalen Wettbewerb zu bewerten und Expansionschancen zu identifizieren. Zum Beispiel lassen sich Stadtteile finden, die für bestimmte Küchen unterversorgt sind. |
| Dynamische Preisgestaltung & Nachfrageprognosen | Füttern Sie Preisoptimierungsmodelle und Prognosen mit aktuellen Menü- und Aktionsdaten. KI-gestützte Forecasts können Fehler um 20–50 % reduzieren, wenn sie mit Echtzeitdaten arbeiten. |
Gescrapte Lieferdienst-Daten sind umsetzbare Daten. Sie helfen Ihnen, schneller zu handeln, klügere Entscheidungen zu treffen und der Konkurrenz voraus zu bleiben.
Website-Scraping-Tools für Lieferdienst-Daten im Vergleich
Nicht alle Website-Scraping-Tools sind gleich gut, schon gar nicht bei dynamischen Seiten wie Uber Eats. So schlägt sich Thunderbit gegen zwei klassische Alternativen:
| Funktion | Thunderbit (KI-gestützt) | Octoparse (klassisch) | ParseHub (klassisch) |
|---|---|---|---|
| Benutzerfreundlichkeit | Einrichtung in 2 Klicks mit KI-Felderkennung; kein manuelles Tagging | Visuelle Oberfläche, teilweise automatische Erkennung, oft aber manuelle Auswahl nötig | Visuelle Oberfläche, aber laut Nutzern oft zeitaufwändige manuelle Einrichtung |
| KI-Funktionen | AI Suggest Fields, KI-Feldprompts, passt sich an Seitenänderungen an | Keine KI; basiert auf CSS-/XPath-Selektoren | Keine KI; basiert auf CSS-/XPath-Selektoren |
| Subpage-Scraping | Integriert, einfach per Schalter für Unterseiten aktivierbar (z. B. Menüdetails) | Manuelle Einrichtung erforderlich | Manuelle Einrichtung erforderlich |
| Exportoptionen | Kostenloser Export nach Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, JSON | CSV-/HTML-Export, begrenzte Integrationen | CSV-/Excel-/JSON-Export, begrenzte Integrationen |
| Preisgestaltung | Kostenloser Tarif; Pay-per-Row-Modell (ab 9 $/Monat für 5.000 Zeilen) | Kostenloser Tarif; Bezahlpläne ab 69 $/Monat (Standard, jährliche Abrechnung) | Kostenloser Tarif, Bezahlpläne ab 189 $/Monat |
| Wartungsaufwand | Gering – KI passt sich automatisch an Layoutänderungen an | Hoch – manuelle Neukonfiguration bei Änderungen nötig | Hoch – manuelle Neukonfiguration bei Änderungen nötig |
Klassische Tools wie Octoparse und ParseHub haben durchaus ihre Berechtigung, verlangen aber oft viel manuelle Einrichtung und laufende Pflege. Thunderbit dagegen wurde entwickelt, um Scraping ohne diesen Einrichtungsaufwand möglich zu machen.
Warum Thunderbit beim Scraping von Food-Delivery-Websites heraussticht
Ich bin natürlich voreingenommen, aber hier sind die Gründe, warum ich Thunderbit für das beste Website-Scraping-Tool für Lieferdienst-Daten halte:
- AI Suggest Fields: Die KI von Thunderbit liest die Seite und schlägt genau die Felder vor, die extrahiert werden sollen – Sie müssen nicht mehr jedes Menüelement einzeln anklicken.
- Subpage Scraping: Sie brauchen Menüdaten oder Bewertungen von einzelnen Restaurantseiten? Thunderbit besucht und extrahiert Unterseiten automatisch per Schalter.
- Sofortiger Export: Exportieren Sie Ihre Daten kostenlos nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion – ganz ohne Umwege.
- Geringe Einstiegskosten: Es gibt einen kostenlosen Tarif, und mit dem Pay-as-you-go-Modell zahlen Sie nur für das, was Sie scrapen. Kein teures Monatsabo nötig, wenn Sie nur schnell einen Datensatz brauchen.
- Anpassungsfähigkeit: Die KI von Thunderbit reagiert auf Layoutänderungen. Aktualisiert Uber Eats das Design, klicken Sie einfach erneut auf „AI Suggest Fields“ und arbeiten weiter.
Für mich ist der größte Vorteil, wie wenig Zeit zwischen „Ich brauche diese Daten“ und „Ich habe diese Daten“ vergeht. Genau darum geht es bei Thunderbit.
Thunderbit für Lieferdienst-Daten ausprobieren
Schritt-für-Schritt-Anleitung: Lieferdienst-Daten von Uber Eats mit Thunderbit scrapen
Jetzt wird es praktisch. So scrape ich Uber-Eats-Daten – also Restaurantlisten, Menüs, Preise, Bewertungen und mehr – mit Thunderbit. Sie brauchen keine Programmierkenntnisse und müssen sich nicht stundenlang durch komplizierte Einstellungen quälen.
Schritt 1: Thunderbit einrichten und Uber Eats öffnen
Installieren Sie zunächst die Thunderbit Chrome Extension. Sie ist leichtgewichtig und zum Start kostenlos. Nach der Installation sehen Sie das Thunderbit-Symbol in der Browserleiste.
Navigieren Sie anschließend in Ihrem Browser zu Uber Eats. Geben Sie Ihren Standort ein (z. B. „Los Angeles, CA“) oder melden Sie sich an, falls Sie ein Konto haben. Achten Sie darauf, dass Sie sich auf der Seite mit den Restaurants befinden, die Sie scrapen möchten. Nutzt Uber Eats unendliches Scrollen, scrollen Sie nach unten, bis alle gewünschten Restaurants geladen sind.
Thunderbit arbeitet mit der aktuell geöffneten Seite – was Sie sehen, wird auch gescrapt.
Schritt 2: Mit AI Suggest Fields die relevanten Datenpunkte erkennen
Klicken Sie auf das Thunderbit-Symbol, um die Oberfläche zu öffnen. Wählen Sie „Current Page“ als Datenquelle und klicken Sie dann auf AI Suggest Fields.
Die KI von Thunderbit scannt die Uber-Eats-Seite und schlägt automatisch eine Tabelle mit Feldern vor – etwa „Restaurant Name“, „Category“, „Rating“, „Number of Reviews“, „Delivery Time“, „Delivery Fee“ und mehr. Sie sehen eine Vorschau einiger Restaurants, sodass Sie prüfen können, ob die gewünschten Daten erfasst werden.
Möchten Sie die Felder anpassen – Spalten umbenennen, unnötige entfernen oder eigene hinzufügen –, geht das genau hier. Thunderbit erlaubt außerdem, für jedes Feld den Datentyp festzulegen, also Text, Zahl, URL usw. Das zahlt sich später bei der Analyse aus.
Schritt 3: Felder anpassen und Subpage Scraping einrichten
Sie wollen mehr ins Detail, etwa Menüpunkte oder Bewertungen von jeder Restaurantseite? Aktivieren Sie in Thunderbit Subpage Scraping. Das Tool erkennt automatisch, welches Feld die Restaurantlinks enthält, und bittet Sie um Bestätigung.
Anschließend teilen Sie Thunderbit mit, welche Daten von den Unterseiten extrahiert werden sollen – zum Beispiel die ersten drei Menüpunkte mit Preisen oder die genaue Adresse des Restaurants. Die KI von Thunderbit kann diese Felder vorschlagen, oder Sie wählen sie manuell aus.
Wenn Sie mit einer langen Restaurantliste arbeiten und Uber Eats unendliches Scrollen nutzt, stellen Sie sicher, dass alle gewünschten Einträge geladen sind, bevor Sie mit dem Scraping beginnen. Der Cloud-Modus von Thunderbit kann das automatische Scrollen und die Seitennavigation für Sie übernehmen.
Schritt 4: Scraping starten und Daten exportieren
Jetzt kommt der spannende Teil: Klicken Sie auf Scrape. Thunderbit extrahiert die Daten von der Seite – und, falls aktiviert, auch von den Unterseiten – und füllt die Tabelle in Echtzeit.
Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, prüfen Sie die Daten in Thunderbit, um sicherzugehen, dass alles passt. Anschließend exportieren Sie das Ergebnis im Format Ihrer Wahl:
- Excel/CSV: Datei herunterladen und in Excel oder Google Sheets verwenden.
- Google Sheets: Daten direkt in ein neues Google Sheet senden – ideal zum Teilen oder für Live-Analysen.
- Airtable/Notion: In Ihre bevorzugte Datenbank exportieren – Thunderbit lädt sogar Bilder hoch, wenn Sie Menüfotos gescrapt haben.
- JSON/Clipboard: Für Entwickler oder individuelle Workflows.
Der Export ist bei Thunderbit immer kostenlos und unbegrenzt.
Lieferdienst-Daten mit Thunderbit scrapen
Tipps für effizientes und präzises Scraping von Lieferdienst-Daten
Das Scrapen von Lieferdienst-Seiten kann knifflig sein, aber mit ein paar Best Practices kommen Sie weit:
- Den Umfang planen: Entscheiden Sie, welche Daten Sie wirklich brauchen und in welchem Umfang. Alle Menüpunkte aller Restaurants in New York City scrapen? Das ist eine gewaltige Datenmenge. Konzentrieren Sie sich auf das, was wirklich umsetzbar ist.
- Zeitplanung nutzen: Sie brauchen regelmäßige Updates? Setzen Sie Thunderbits Scheduled Scraper ein, um wöchentliche oder tägliche Läufe zu automatisieren.
- Cloud-Scraping für Skalierung nutzen: Bei großen Datensätzen ist der Cloud-Modus von Thunderbit schneller und blockiert Ihren Rechner nicht.
- Dubletten vermeiden: Verwenden Sie eindeutige Schlüssel, etwa Restaurantname + Adresse, um Einträge zu entduplizieren – besonders bei überlappenden Gebieten.
- Auf fehlende Daten achten: Prüfen Sie Ihre Ergebnisse stichprobenartig auf Lücken oder Fehler. Fehlt ein Feld, lassen Sie AI Suggest Fields erneut laufen.
- Rate Limits respektieren: Scrapen Sie nicht zu aggressiv – Thunderbit ahmt menschliches Browsing-Tempo nach, aber bei Tausenden Restaurants sollten Sie in Chargen arbeiten.
- KI-Prompts nutzen: Mit Thunderbit fügen Sie KI-Prompts hinzu, um Daten direkt beim Scraping zu transformieren oder zu bereinigen – z. B. nur die Zahl aus „30–40 Min.“ herauszuziehen.
- Seitenänderungen im Blick behalten: Aktualisiert Uber Eats das Layout, führen Sie einfach AI Suggest Fields erneut aus.
- Mehrere Datenquellen kombinieren: Scrapen Sie mehrere Plattformen (Uber Eats, DoorDash usw.) für eine umfassendere Analyse.
Mehr zu Best Practices finden Sie im Thunderbit-Blog.
So scrapen Sie Website-Daten mit KI in Excel Get Started Free
Rechtliche und ethische Aspekte beim Scrapen von Lieferdienst-Websites
Bevor Sie loslegen, sollten Sie auf der sicheren Seite bleiben – rechtlich wie im Sinne guter Internet-Manieren:
- Nutzungsbedingungen prüfen: Die ToS von Uber Eats untersagen Scraping in der Regel ohne Erlaubnis. Für interne Analysen ist das oft unproblematisch, aber geben Sie die Daten nicht weiter und verkaufen Sie sie nicht.
- robots.txt beachten: Diese Datei sagt Bots, was erlaubt ist. Thunderbit verhält sich als Browser-Erweiterung wie ein normaler Nutzer, dennoch lohnt ein Blick darauf.
- Server nicht überlasten: Scrapen Sie in einem vernünftigen Tempo und vermeiden Sie zu viele Anfragen in kurzer Zeit.
- Keine privaten Daten erfassen: Scrapen Sie nur öffentlich sichtbare Informationen – versuchen Sie niemals, auf Nutzerkonten oder persönliche Daten zuzugreifen.
- Daten verantwortungsvoll verwenden: Interne Analysen sind in Ordnung, aber eine öffentliche Nutzung, etwa das Veröffentlichen eines Datensatzes, kann Aufmerksamkeit erregen.
- Rechtsrahmen einhalten: In den USA ist das Scrapen öffentlicher Daten grundsätzlich legal, aber umgehen Sie keine Sicherheitsmechanismen und scrapen Sie keine personenbezogenen Daten.
- Datenschutz ernst nehmen: Behandeln Sie alle gesammelten Daten sorgfältig, auch wenn es überwiegend Geschäftsinformationen sind.
Die goldene Regel lautet: verantwortungsvoll und ethisch scrapen. Wenn Sie blockiert werden oder ein CAPTCHA auftaucht, ist das ein Signal, langsamer zu machen oder aufzuhören.
Fehlerbehebung: Häufige Probleme beim Scraping von Lieferdienst-Daten
Auch mit Thunderbit hakt es gelegentlich. So gehe ich mit den häufigsten Problemen um:
- Änderungen im Seitenlayout: Ändert Uber Eats das Design, führen Sie einfach AI Suggest Fields erneut aus. Die KI von Thunderbit passt sich schnell an.
- Login-/Standortanforderungen: Nutzen Sie den Browser-Scraping-Modus, melden Sie sich an und setzen Sie Ihre Adresse vor dem Scraping manuell.
- Pagination / unendliches Scrollen: Stellen Sie sicher, dass alle Restaurants geladen sind, bevor Sie starten, oder nutzen Sie den Cloud-Modus für automatisches Scrollen.
- Anti-Bot-Maßnahmen: Erscheint ein CAPTCHA, lösen Sie es manuell. Werden Sie blockiert, verlangsamen Sie den Vorgang oder wechseln Sie die IP.
- Teilweise Scrapes / Fehler: Teilen Sie große Jobs in kleinere Abschnitte auf und prüfen Sie immer, ob Sie die neueste Version von Thunderbit nutzen.
- Probleme bei der Datenformatierung: Setzen Sie Thunderbits KI-Prompts ein, um Daten schon während des Scrapings zu bereinigen, oder überarbeiten Sie sie nach dem Export in Excel.
- Daten aktuell halten: Nutzen Sie die Zeitplanung für regelmäßige Updates oder starten Sie Scrapes bei Bedarf erneut.
Wenn Sie einmal feststecken, probieren Sie den Ablauf manuell im Browser aus, um zu sehen, was passiert, und wenden Sie sich jederzeit an den Thunderbit-Support.
Fazit & wichtigste Erkenntnisse: Das Potenzial von Food-Delivery-Daten nutzen
Die Food-Delivery-Branche boomt, und der Wettbewerb wird immer härter. Das Scrapen von Lieferdienst-Daten – Menüs, Preise, Bewertungen und mehr – ist für alle, die bessere und schnellere Geschäftsentscheidungen treffen wollen, längst unverzichtbar geworden.
Manuelle Datenerfassung ist mühsam. Mit Thunderbit verwandeln Sie diese lästige Aufgabe in einen schnellen, wiederholbaren Workflow. Der KI-gestützte Ansatz von Thunderbit sorgt dafür, dass Sie weder Entwickler sein müssen noch ein Faible für unnötiges Leid brauchen, um strukturierte, verwertbare Daten aus Uber Eats und anderen Plattformen zu gewinnen.
Falls Sie Thunderbit noch nicht ausprobiert haben, laden Sie die Chrome-Erweiterung herunter und testen Sie sie einfach. Es gibt einen kostenlosen Tarif, sodass Sie selbst sehen, wie kurz der Weg von „Ich brauche diese Daten“ zu „Ich habe diese Daten“ ist. Ob Sie Restaurantbesitzer, Analyst oder einfach ein neugieriger Foodie sind: Die Erkenntnisse, die Sie gewinnen, können Ihnen einen echten Vorteil verschaffen.
Damit treffen Sie Entscheidungen auf einer soliden Datenbasis und sparen sich die stundenlange Handarbeit.
KI-Web-Scraper für Lieferdienst-Daten ausprobieren Get Started Free
FAQs
1. Warum sollte man Lieferdienst-Daten scrapen?
Das Scrapen von Lieferdienst-Daten liefert wertvolle Einblicke in Restaurantangebote, Menüpreise, Kundenbewertungen, Lieferlogistik und Aktionen. Unternehmen können damit Wettbewerbsanalysen durchführen, eigene Menüs optimieren, Leads generieren, lokale Märkte analysieren und das Kundenerlebnis verbessern – alles auf Basis von Echtzeitdaten.
2. Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für das Scraping von Lieferdienst-Daten?
Zu den zentralen Anwendungsfällen gehören die Analyse von Wettbewerberpreisen, das Erkennen trendiger Gerichte, das Aggregieren von Kundenbewertungen für Sentiment-Analysen, der Aufbau von B2B-Lead-Listen, die Analyse von Marktlücken für Expansionen sowie das Einspeisen von Echtzeitdaten in Preis- und Nachfrageprognosemodelle.
3. Wie vereinfacht Thunderbit den Scraping-Prozess im Vergleich zu anderen Tools?
Thunderbit nutzt KI, um Datenfelder automatisch zu erkennen, sich an Layoutänderungen auf Websites anzupassen und Unterseiten wie einzelne Restaurantmenüs zu scrapen. Außerdem bietet es einfache Exportoptionen nach Excel, Google Sheets, Notion und mehr – bei minimaler Einrichtung und einem kostengünstigen Pay-per-Use-Modell.
4. Worauf sollten Nutzer beim ethischen und rechtlichen Scraping achten?
Vor dem Scraping sollten die Nutzungsbedingungen der Website geprüft, private oder personenbezogene Daten vermieden, Rate Limits respektiert und die Daten verantwortungsvoll genutzt werden. Öffentlich verfügbare Informationen für interne Analysen zu scrapen ist in der Regel unproblematisch, eine Weitergabe oder ein Weiterverkauf kann jedoch gegen Richtlinien verstoßen.
5. Was sind Best Practices für erfolgreiches Scraping von Lieferdienst-Daten?
Planen Sie den Datenumfang sorgfältig, nutzen Sie Subpage Scraping für tiefere Einblicke, vermeiden Sie Dubletten, prüfen Sie Ergebnisse stichprobenartig auf fehlende Daten, respektieren Sie die Rate Limits der Website und planen Sie regelmäßige Updates ein. Auch Thunderbits KI-Prompts und der Cloud-Scraping-Modus erhöhen Effizienz und Genauigkeit.
Weiterführende Lektüre:
- Was ist Data Scraping und wie funktioniert es im Jahr 2025?
- So scrapen Sie Website-Daten mit KI in Excel
- Screen Scraping erklärt: Was es ist und wie man es mit KI nutzt
Quellen:
