Wer schon mal versucht hat, Preise von Restaurants auf mehreren Food-Delivery-Apps zu vergleichen, kennt das Drama: Ich saß damals mit einer Excel-Tabelle, einer großen Tasse Kaffee und viel zu viel Optimismus am Schreibtisch – und dachte, das geht fix. Vier Stunden später hatte ich kaum Daten, mein Handgelenk tat weh, der Kaffee war eiskalt und aus der „schnellen Recherche“ wurde ein echter Geduldstest. Menüeinträge, Preise, Bewertungen – alles mühsam per Copy & Paste.
Kommt dir das bekannt vor? Damit bist du definitiv nicht allein. Die Food-Delivery-Branche boomt – und Prognosen von sprechen für sich. Und der Hunger nach Daten wächst mit. Egal ob Restaurant, Marktforschung oder Vertrieb – alle wollen mitmischen. Aber manuelles Datensammeln ist ungefähr so spaßig wie das Schälen von hundert Zwiebeln. Genau hier kommen moderne Web-Scraping-Tools ins Spiel. Ich zeige dir Schritt für Schritt, wie du mit – unserem KI-basierten Web-Scraper – Food-Delivery-Daten (z.B. von Uber Eats) schnell und easy extrahierst.
Los geht’s – diesmal ohne kalten Kaffee.
Was sind Food-Delivery-Daten und warum sollte man sie extrahieren?
Mit „Food-Delivery-Daten“ sind die vielen, teils strukturierten, teils wilden Infos auf Plattformen wie Uber Eats, DoorDash oder Grubhub gemeint. Dazu zählen:
- Restaurant-Infos: Name, Adresse, Telefonnummer, Küchenrichtung, Bewertungen, Anzahl der Rezensionen, Preiskategorie, Öffnungszeiten.
- Menüdetails: Gerichte, Beschreibungen, Preise, Fotos, manchmal Nährwerte oder Tags wie „vegan“ oder „scharf“.
- Lieferinfos: Geschätzte Lieferzeiten, Liefergebühren, Entfernungen.
- Aktionen: Rabatte, Gutscheine, Sonderangebote.
- Kundenfeedback: Bewertungen und Rezensionen zu Restaurants und einzelnen Gerichten.
Warum das alles sammeln? Diese Daten sind Gold wert, wenn du im harten Wettbewerb datenbasiert entscheiden willst. Food-Delivery-Daten zu extrahieren bringt dir Einblicke wie:
- Welche Küchen und Gerichte sind in deiner Stadt gerade angesagt?
- Wie gestalten Wettbewerber ihre Preise und Aktionen?
- Was loben oder kritisieren Kunden in den Bewertungen?
- Wie unterscheiden sich Liefergebühren und -zeiten je nach Region?
Manuell ist das kaum zu schaffen. Moderne automatisieren den Prozess und machen aus unübersichtlichen Webseiten strukturierte Datensätze – zum Beispiel eine Tabelle mit allen Restaurants, Gerichten und Preisen deiner Stadt. Genau solche Daten bringen dein Business wirklich voran.
Extrahierte Food-Delivery-Daten sind sofort einsatzbereit. Sie helfen dir, schneller zu reagieren, bessere Entscheidungen zu treffen und der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.
Wichtige Anwendungsfälle: So nutzen Unternehmen Food-Delivery-Daten
Was macht man jetzt konkret mit diesen Daten? Hier ein Überblick, wie verschiedene Teams extrahierte Food-Delivery-Daten für mehr Erfolg nutzen:
| Anwendungsfall | Beschreibung & Nutzen (ROI) |
|---|---|
| Wettbewerbsanalyse von Menüs & Preisen | Überwache in Echtzeit die Preise und Aktionen der Konkurrenz; so kannst du deine Preise optimal anpassen. Ein britischer Händler steigerte so seinen Umsatz um 4 %. |
| Menüoptimierung & Trendanalyse | Finde heraus, welche Küchen und Gerichte gerade angesagt sind, um dein Angebot zu verbessern. Extrahierte Daten zeigen, was Kunden wünschen (z. B. mehr vegane Optionen) und helfen, den Umsatz zu steigern. |
| Kundenerlebnis & Bewertungsanalyse | Sammle und analysiere Rezensionen für Sentiment-Analysen. 73 % der Verbraucher entscheiden auf Basis des Kundenerlebnisses – extrahierte Bewertungen helfen, Schwachstellen zu erkennen und den Service zu verbessern. |
| Leadgenerierung & Vertrieb | Erstelle B2B-Leadlisten durch das Extrahieren von Restaurantdaten (inkl. Kontaktdaten, Küche etc.). Ein Vertriebsteam sparte über 5 Stunden pro Woche und Mitarbeiter durch automatisierte Lead-Extraktion. |
| Lokale Marktanalyse & Expansion | Extrahiere standortbezogene Daten, um die lokale Konkurrenz zu bewerten und Expansionschancen zu erkennen. Zum Beispiel: Wo fehlen bestimmte Küchenrichtungen? |
| Dynamische Preisgestaltung & Nachfrageprognose | Füttere Preisoptimierungs- und Prognosemodelle mit aktuellen Menü- und Aktionsdaten. KI-gestützte Prognosen können Fehler um 20–50 % senken, wenn sie mit Echtzeitdaten arbeiten. |
Fazit: Wer Food-Delivery-Daten extrahiert, verschafft sich einen echten Vorsprung. Schnelle, fundierte Entscheidungen werden so zum Alltag.
Vergleich: Tools zum Scrapen von Food-Delivery-Websites
Ganz ehrlich: Nicht jedes kommt mit dynamischen Seiten wie Uber Eats klar. So schlägt sich Thunderbit im Vergleich zu klassischen Tools:
| Funktion | Thunderbit (KI-basiert) | Octoparse (klassisch) | ParseHub (klassisch) |
|---|---|---|---|
| Benutzerfreundlichkeit | 2-Klick-Setup mit KI-Felderkennung; kein manuelles Tagging nötig | Visuelle Oberfläche, teils automatische Erkennung, oft aber manuelle Auswahl erforderlich | Visuelle Oberfläche, aber zeitaufwändige manuelle Einrichtung laut Nutzern |
| KI-Funktionen | KI-Feldvorschläge, KI-Prompts, passt sich automatisch an Webseitenänderungen an | Keine KI; arbeitet mit CSS/XPath-Selektoren | Keine KI; arbeitet mit CSS/XPath-Selektoren |
| Subpage-Scraping | Integriert, einfaches Umschalten für Unterseiten (z. B. Menüdaten) | Manuelle Einrichtung nötig | Manuelle Einrichtung nötig |
| Exportoptionen | Kostenloser Export zu Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, JSON | CSV/HTML-Export, begrenzte Integrationen | CSV/Excel/JSON-Export, begrenzte Integrationen |
| Preise | Kostenloser Einstieg; Pay-per-Row-Modell (ab 9 $/Monat für 5.000 Zeilen) | Kostenloser Einstieg, kostenpflichtig ab 89 $/Monat | Kostenloser Einstieg, kostenpflichtig ab 189 $/Monat |
| Wartungsaufwand | Gering – KI passt sich automatisch an Layoutänderungen an | Hoch – manuelle Anpassung bei Webseitenänderungen nötig | Hoch – manuelle Anpassung bei Webseitenänderungen nötig |
Klassische Tools wie Octoparse und ParseHub haben ihre Daseinsberechtigung, brauchen aber oft viel Handarbeit. Thunderbit macht das Scrapen dagegen so einfach wie eine Essensbestellung.
Warum Thunderbit beim Scrapen von Food-Delivery-Websites überzeugt
Klar, ich bin voreingenommen – aber Thunderbit ist für mich das perfekte für Food-Delivery-Daten:
- KI-Feldvorschläge: Thunderbit erkennt automatisch, welche Felder extrahiert werden sollten – kein mühsames Klicken durch jedes Menü.
- Subpage-Scraping: Du willst Menüdaten oder Bewertungen von Restaurant-Unterseiten? Thunderbit holt sich diese Infos automatisch.
- Sofort-Export: Exportiere deine Daten kostenlos nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion – ohne Umwege.
- Geringe Einstiegskosten: Es gibt eine kostenlose Stufe, und du zahlst nur für das, was du wirklich extrahierst. Teure Monatsabos brauchst du nicht, wenn du nur mal schnell Daten brauchst.
- Anpassungsfähigkeit: Thunderbits KI passt sich an Webseitenänderungen an. Ändert Uber Eats das Layout, reicht ein Klick auf „KI-Feldvorschläge“ und du bist wieder startklar.
Für mich das Beste: Von „Ich brauche diese Daten“ zu „Ich habe diese Daten“ dauert es nur Minuten. Genau dafür steht Thunderbit.
Schritt-für-Schritt-Anleitung: Food-Delivery-Daten von Uber Eats mit Thunderbit extrahieren
Jetzt wird’s praktisch. So extrahiere ich Uber-Eats-Daten (Restaurants, Menüs, Preise, Bewertungen und mehr) mit Thunderbit – ganz ohne Programmierkenntnisse oder komplizierte Einstellungen.
Schritt 1: Thunderbit einrichten und Uber Eats öffnen
Installiere zuerst die . Sie ist schlank, kostenlos im Einstieg und das Thunderbit-Icon erscheint in deiner Browserleiste.
Geh dann zu , gib deinen Standort ein (z. B. „Berlin“) oder logge dich ein. Öffne die Seite mit den Restaurants, die du extrahieren willst. Bei endlosem Scrollen: Scrolle so weit, bis alle gewünschten Restaurants geladen sind.
Thunderbit arbeitet immer mit der aktuell sichtbaren Seite – was du siehst, wird extrahiert.
Schritt 2: Mit KI-Feldvorschlägen die Datenpunkte erkennen
Klicke auf das Thunderbit-Icon, um die Oberfläche zu öffnen. Wähle „Aktuelle Seite“ als Datenquelle und klicke auf KI-Feldvorschläge.
Thunderbits KI scannt die Uber-Eats-Seite und schlägt automatisch eine Tabelle mit Feldern vor – etwa „Restaurantname“, „Kategorie“, „Bewertung“, „Anzahl Bewertungen“, „Lieferzeit“, „Liefergebühr“ und mehr. Du siehst eine Vorschau der Daten für einige Restaurants und kannst prüfen, ob alles passt.
Du willst Felder anpassen (umbenennen, löschen, eigene hinzufügen)? Kein Problem. Thunderbit erlaubt auch die Festlegung des Datentyps pro Feld – praktisch für spätere Analysen.
Schritt 3: Felder anpassen und Subpage-Scraping einrichten
Du willst mehr Details, etwa Menüpunkte oder Bewertungen von den Restaurant-Unterseiten? Aktiviere Subpage-Scraping in Thunderbit. Das Tool erkennt automatisch das Feld mit den Restaurant-Links und fragt dich nach einer Bestätigung.
Danach kannst du festlegen, welche Felder von den Unterseiten extrahiert werden sollen – z. B. die ersten drei Gerichte samt Preis oder die genaue Adresse. Thunderbits KI schlägt Felder vor, du kannst aber auch manuell auswählen.
Bei langen Restaurantlisten und endlosem Scrollen: Lade alle gewünschten Restaurants vor dem Start. Thunderbits Cloud-Modus übernimmt das automatische Scrollen und die Seitennavigation für dich.
Schritt 4: Scraping starten und Daten exportieren
Jetzt kommt der spannende Teil: Klicke auf Scrapen. Thunderbit extrahiert die Daten (inkl. Unterseiten, falls aktiviert) und füllt die Tabelle in Echtzeit.
Nach Abschluss prüfst du die Daten in Thunderbit. Dann exportierst du sie im gewünschten Format:
- Excel/CSV: Download für Excel oder Google Sheets.
- Google Sheets: Direkt in ein neues Google Sheet übertragen – ideal zum Teilen oder für Live-Analysen.
- Airtable/Notion: Export in deine Datenbank – Thunderbit lädt sogar Bilder hoch, falls du Menüfotos extrahiert hast.
- JSON/Clipboard: Für Entwickler oder individuelle Workflows.
Der Export ist bei Thunderbit immer kostenlos und unbegrenzt.
Tipps für effizientes und präzises Food-Delivery-Scraping
Das Extrahieren von Food-Delivery-Daten kann tricky sein – mit diesen Best Practices klappt’s besser:
- Scope planen: Überlege dir, welche Daten du wirklich brauchst. Jedes Menü aller Restaurants in Berlin? Das ist viel. Fokussiere dich auf das Wesentliche.
- Zeitplanung nutzen: Du brauchst regelmäßige Updates? Mit Thunderbits automatisierst du tägliche oder wöchentliche Läufe.
- Cloud-Scraping für große Datenmengen: Thunderbits Cloud-Modus ist schneller und blockiert nicht deinen Rechner.
- Dubletten vermeiden: Nutze eindeutige Schlüssel (z. B. Restaurantname + Adresse), um doppelte Einträge zu verhindern.
- Auf fehlende Daten achten: Prüfe deine Ergebnisse stichprobenartig. Fehlt ein Feld, starte die KI-Feldvorschläge erneut.
- Rate-Limits beachten: Nicht zu aggressiv scrapen – Thunderbit imitiert menschliches Surfverhalten, aber bei tausenden Restaurants lieber in Etappen arbeiten.
- KI-Prompts nutzen: Mit Thunderbit kannst du KI-Prompts einsetzen, um Daten direkt beim Scrapen zu bereinigen (z. B. nur die Zahl aus „30–40 Min.“ extrahieren).
- Webseitenänderungen im Blick behalten: Ändert Uber Eats das Layout, einfach KI-Feldvorschläge neu starten.
- Datenquellen kombinieren: Extrahiere von mehreren Plattformen (Uber Eats, DoorDash etc.) für umfassendere Analysen.
Mehr Tipps findest du im .
Rechtliche und ethische Aspekte beim Scrapen von Food-Delivery-Websites
Bevor du loslegst, solltest du ein paar rechtliche und ethische Basics beachten:
- AGB prüfen: Die verbieten Scraping meist ohne Erlaubnis. Für interne Analysen ist es meist okay, aber keine Weitergabe oder Verkauf der Daten.
- robots.txt respektieren: Diese Datei regelt, was Bots dürfen. Thunderbit verhält sich als Browser-Erweiterung wie ein normaler Nutzer, trotzdem lohnt ein Blick.
- Server nicht überlasten: Scrape in moderatem Tempo und vermeide zu viele Anfragen auf einmal.
- Keine privaten Daten: Nur öffentlich sichtbare Infos extrahieren – niemals auf Nutzerkonten oder persönliche Daten zugreifen.
- Daten verantwortungsvoll nutzen: Interne Analysen sind in Ordnung, öffentliche Nutzung (z. B. Veröffentlichung eines Datensatzes) kann problematisch sein.
- Gesetzliche Rahmenbedingungen einhalten: In den USA ist das Scrapen öffentlicher Daten meist legal, aber keine Sicherheitsmechanismen umgehen oder personenbezogene Daten extrahieren.
- Datenschutz: Behandle alle gesammelten Daten mit Sorgfalt, auch wenn es meist Geschäftsdaten sind.
Die goldene Regel: Scrape verantwortungsvoll und ethisch. Wirst du blockiert oder siehst ein CAPTCHA, ist es Zeit, langsamer zu machen oder zu pausieren.
Troubleshooting: Häufige Probleme beim Food-Delivery-Scraping
Auch mit Thunderbit kann’s mal haken. So löse ich die häufigsten Probleme:
- Layout-Änderungen: Ändert Uber Eats das Design, einfach KI-Feldvorschläge neu starten. Thunderbits KI passt sich schnell an.
- Login/Standort erforderlich: Nutze den Browser-Scraping-Modus, logge dich ein und setze die Adresse manuell.
- Pagination/Endlos-Scroll: Lade alle Restaurants vor dem Scrapen oder nutze den Cloud-Modus für automatisches Scrollen.
- Anti-Bot-Maßnahmen: Bei CAPTCHA einfach manuell lösen. Bei Blockierung Scraping-Tempo drosseln oder IP wechseln.
- Unvollständige Daten/Fehler: Große Jobs in kleinere Einheiten aufteilen und immer die aktuelle Thunderbit-Version nutzen.
- Datenformatierungsprobleme: Mit Thunderbits KI-Prompts Daten direkt beim Scrapen bereinigen oder nach dem Export in Excel aufbereiten.
- Daten aktuell halten: Plane regelmäßige Updates oder starte Scrapes bei Bedarf neu.
Falls du nicht weiterkommst, probiere den Prozess manuell im Browser aus oder wende dich an den .
Fazit & wichtigste Erkenntnisse: Das Potenzial von Food-Delivery-Daten nutzen
Die Food-Delivery-Branche wächst rasant – und der Wettbewerb wird härter. Das Extrahieren von Food-Delivery-Daten wie Menüs, Preisen und Bewertungen ist heute unverzichtbar, um fundierte und schnelle Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Manuelles Datensammeln ist mühsam. Mit wird daraus ein schneller, wiederholbarer Workflow. Dank KI brauchst du weder Programmierkenntnisse noch viel Geduld, um strukturierte, nutzbare Daten von Uber Eats & Co. zu bekommen.
Falls du Thunderbit noch nicht ausprobiert hast: und probier’s einfach aus. Es gibt eine kostenlose Stufe – so siehst du direkt, wie einfach du von „Ich brauche diese Daten“ zu „Ich habe diese Daten“ kommst. Egal ob Restaurantbetreiber, Analyst oder neugieriger Foodie: Die gewonnenen Einblicke verschaffen dir einen echten Vorsprung.
Auf datenbasierte Entscheidungen, weniger kalten Kaffee und mehr Zeit fürs Genießen der nächsten Mahlzeit. Viel Erfolg beim Scrapen – und guten Appetit auf Daten!
FAQs
1. Warum sollte man Food-Delivery-Daten extrahieren?
Das Scrapen von Food-Delivery-Daten liefert wertvolle Einblicke in Restaurantangebote, Menüpreise, Kundenbewertungen, Lieferlogistik und Aktionen. Unternehmen können so Wettbewerber analysieren, eigene Menüs optimieren, Leads generieren, lokale Märkte bewerten und das Kundenerlebnis verbessern – alles auf Basis aktueller Daten.
2. Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für Food-Delivery-Scraping?
Typische Anwendungsfälle sind Preisanalysen der Konkurrenz, Identifikation von Trendgerichten, Aggregation von Kundenbewertungen für Sentiment-Analysen, Aufbau von B2B-Leadlisten, Analyse von Marktlücken für Expansion sowie die Nutzung von Echtzeitdaten für Preis- und Nachfrageprognosen.
3. Wie vereinfacht Thunderbit den Scraping-Prozess im Vergleich zu anderen Tools?
Thunderbit erkennt Datenfelder automatisch per KI, passt sich Webseitenänderungen an und kann auch Unterseiten wie Restaurantmenüs extrahieren. Der Export nach Excel, Google Sheets, Notion und mehr ist einfach, die Einrichtung minimal und das Preismodell günstig und flexibel.
4. Was sollte man beim ethischen und rechtlichen Scrapen beachten?
Vor dem Scrapen sollten die Nutzungsbedingungen geprüft, keine privaten oder personenbezogenen Daten extrahiert, Rate-Limits eingehalten und die Daten verantwortungsvoll genutzt werden. Das Scrapen öffentlich zugänglicher Informationen für interne Analysen ist meist erlaubt, Weitergabe oder Verkauf aber oft untersagt.
5. Was sind Best Practices für erfolgreiches Food-Delivery-Scraping?
Definiere den Datenumfang, nutze Subpage-Scraping für mehr Details, vermeide Dubletten, prüfe auf fehlende Daten, beachte Rate-Limits und plane regelmäßige Updates. Thunderbits KI-Prompts und Cloud-Scraping erhöhen Effizienz und Genauigkeit.
Weiterführende Artikel:
Quellen: