Die 10 besten Food Data Scraping Services, die Sie 2025 kennen sollten

Hand aufs Herz: Im Jahr 2025 ein Food-Business ohne Daten zu führen, ist wie Pizza ohne Teig zu backen. Der Markt für Essenslieferungen ist mittlerweile über 840 Milliarden Dollar schwer – und der Hunger nach Daten wächst jedes Jahr weiter (). Ich habe hautnah erlebt, wie Restaurants, Lieferdienste und Food-Marken ständig versuchen, mit wechselnden Menüs, Preisen und Kundenbewertungen Schritt zu halten. Es ist ein ständiges Auf und Ab – heute bist du noch der beliebteste Burgerladen der Stadt, morgen verlierst du Bestellungen an die Konkurrenz, weil sie die Liefergebühr um einen Euro gesenkt hat.

Genau deshalb sind Food Data Scraping Services mittlerweile das geheime Erfolgsrezept, um im Wettbewerb nicht unterzugehen. Egal ob du im Vertrieb arbeitest, das operative Geschäft leitest oder einfach nur wissen willst, warum die veganen Wraps immer ausverkauft sind – das Extrahieren von Lieferdaten ist heute Pflichtprogramm. In diesem Beitrag stelle ich dir die 10 besten Food Data Scraping Services für 2025 vor, vergleiche ihre Features und zeige dir, wie du den passenden Service für dein Business findest. Außerdem bekommst du einen Einblick, wie (unser ganzer Stolz) dir ermöglicht, Uber Eats Daten mit nur zwei Klicks zu extrahieren. Also, schnapp dir was zu knabbern – jetzt geht’s los.

Warum Food Data Scraping Services für moderne Food-Unternehmen unverzichtbar sind

Food Data Scraping Services sind spezialisierte Tools, die automatisch Infos von Lieferplattformen, Restaurant-Websites und Online-Menüs einsammeln und sie für Analysen aufbereiten. Im Jahr 2025 sind diese Services kein „Nice-to-have“ mehr, sondern ein Muss für alle, die im Food-Bereich vorne mitspielen wollen.

Hier die wichtigsten Gründe:

• Preise der Konkurrenz im Blick: Der Kampf um Stammkunden ist knallhart. Senkt ein Mitbewerber den Preis für seinen Bestseller-Burger, musst du das sofort wissen. Mit Food Data Scraping kannst du Preise auf Plattformen wie Uber Eats, DoorDash oder Deliveroo in Echtzeit checken ().
• Menü-Überwachung: Menüs ändern sich ständig. Scraping-Tools listen alle Produkte deiner Konkurrenz auf, erkennen neue Gerichte und helfen dir, Trends frühzeitig zu entdecken ().
• Kundenstimmung: Durch das Auslesen von Bewertungen und Ratings erfährst du, was Gäste feiern oder kritisieren – Gold wert für Produktentwicklung und Marketing.
• Besserer ROI: Aus der Praxis: Mit gezielten, datenbasierten Aktionen lässt sich der durchschnittliche Bestellwert um 22 % steigern und die Bestellmenge um 15 % erhöhen ().
• Zeitersparnis: Dutzende Apps manuell zu checken, ist ein Fulltime-Job. Scraping automatisiert diese Fleißarbeit und verschafft dir mehr Zeit für Strategie.

Kurz gesagt: Wer keine Food Data Scraping Services nutzt, verschenkt Umsatz, Effizienz und wertvolle Marktinfos.

Schnellvergleich: Die 10 besten Food Data Scraping Services

Bevor wir ins Detail gehen, hier ein Überblick über die Top 10 Food Data Scraping Services für 2025. Ich habe sie nach unterstützten Plattformen, KI-Funktionen, Bedienkomfort, Exportmöglichkeiten, Preismodell und besonderen Features verglichen.

Was lässt sich mit Food Data Scraping Services alles extrahieren?

Food Data Scraping ist viel mehr als nur Preise oder Menünamen abgreifen. Die besten Services holen eine ganze Palette an Infos raus, zum Beispiel:

• Restaurant-Listen: Namen, Standorte, Öffnungszeiten, Kontaktdaten – perfekt für Wettbewerbsanalysen oder eigene Verzeichnisse ().
• Menüartikel & Beschreibungen: Komplette Menüs, Kategorien, Produktbeschreibungen – super für Menüoptimierung und Trendbeobachtung ().
• Preise & Gebühren: Einzelpreise, Kombiangebote, Liefergebühren, Servicepauschalen, Steuern – wichtig für dynamische Preisgestaltung ().
• Aktionen: Gutscheine, Rabatte, Sonderangebote – ein Traum für dein Marketing ().
• Kundenbewertungen & Ratings: Sternebewertungen und Rezensionstexte für Sentiment-Analysen und Benchmarking ().
• Lieferzeiten: Geschätzte und tatsächliche Lieferzeiten für operative Vergleiche ().
• Bestellvolumen & Beliebtheit: Manche Services tracken sogar, wie oft Gerichte bestellt werden oder welche Restaurants am meisten gefragt sind ().
• Bilder: Fotos von Gerichten, Restaurants, Logos – praktisch für visuelle Analysen oder eigene Listings ().
• Nährwerte & Zutaten: Für gesundheitsbewusste Unternehmen oder Compliance ().
• Meta-Daten: Liefergebiete, Zahlungsmethoden, Mindestbestellwerte und mehr ().

Mit diesen Daten kannst du Preise gezielter steuern, den Markt besser analysieren und operative Entscheidungen fundierter treffen. Ich habe schon erlebt, wie Teams Preis- und Bewertungsdaten kombiniert haben, um neue Gerichte zu launchen, die direkt ins Schwarze treffen – im wahrsten Sinne des Wortes.

Wie wähle ich den passenden Food Data Scraping Service aus?

Den richtigen Service zu finden, ist wie ein Restaurantbesuch: Es kommt auf deinen Geschmack, dein Budget und deine Ziele an. Das solltest du beachten:

• Unterstützte Plattformen: Prüfe, ob die gewünschten Lieferdienste oder Websites abgedeckt sind – z.B. Uber Eats, DoorDash, Zomato, Grubhub oder lokale Anbieter ().
• Bedienkomfort: Bist du kein Techie? Dann sind No-Code-Tools wie Thunderbit oder Botster ideal. Für Entwickler eignen sich API-first-Services wie RealdataAPI.
• KI-Funktionen: KI macht Scraping schneller und smarter. Thunderbit schlägt Felder vor und formatiert Daten automatisch ().
• Datenqualität & Aktualität: Achte auf Services, die Wert auf Datenqualität legen und regelmäßige Updates oder Zeitpläne bieten ().
• Export & Integration: Willst du die Daten in Excel, Google Sheets, Airtable oder per API? Der Service sollte zu deinem Workflow passen ().
• Compliance: Nutze nur Anbieter, die öffentliche Daten extrahieren und Plattformregeln respektieren ().
• Kundensupport: Guter Support ist Gold wert. Manche bieten 24/7-Hilfe oder direkten Support bei Problemen mit Scrapern ().
• Skalierbarkeit & Kosten: Schätze deinen Datenbedarf ab. Thunderbit und Botster sind günstig für kleine Projekte, Enterprise-Services wie oder Actowiz sind für große Volumen ausgelegt.

Tipp: Starte mit einer kostenlosen Testphase oder einem Pilotprojekt. Extrahiere eine Beispieldatei und prüfe, ob sie deinen Anforderungen entspricht, bevor du dich festlegst.

Thunderbit: Food-Daten von Uber Eats in 2 Klicks extrahieren

Jetzt wird’s praktisch: Thunderbit ist eine Chrome-Erweiterung, mit der du Essenslieferdaten so einfach extrahierst wie eine Pizza bestellst. Das Ziel von Thunderbit: Web Scraping für alle zugänglich machen – ohne Programmierung, ohne Stress, einfach Ergebnisse.

Warum Thunderbit?

• KI-gestützte Einfachheit: Thunderbit liest die Seite aus, schlägt passende Felder vor (z.B. „Restaurantname“, „Preis“, „Bewertung“) und strukturiert die Daten automatisch.
• Subseiten-Scraping: Du brauchst mehr Details? Thunderbit besucht automatisch jede Restaurantseite und holt Menüs, Preise und mehr.
• Paginierung: Die Erweiterung scrollt und lädt weitere Ergebnisse, damit dir kein Restaurant entgeht.
• Sofort-Export: Exportiere die Daten direkt nach Google Sheets, Excel, Airtable oder Notion – kostenlos.
• Geplantes Scraping: Lege Zeitpläne fest, z.B. „jeden Montag um 9 Uhr“.
• Gratis-Tarif: Bis zu 6 Seiten kostenlos extrahieren, mit Testphase sogar 10. Danach gilt: 1 Credit = 1 Datenzeile.

Selbst absolute Technikmuffel im Vertrieb sind mit Thunderbit zu Datenprofis geworden – so einfach ist es.

Schritt-für-Schritt: Mit Thunderbit Uber Eats Daten extrahieren

So nutzt du Thunderbit, um Uber Eats (oder jede andere Lieferplattform) in wenigen Klicks auszulesen:

1. Uber Eats öffnen: Gehe auf die Uber Eats Website und suche Restaurants in deiner Nähe.
2. Thunderbit starten: Klicke auf die Thunderbit Chrome-Erweiterung, um den KI-Web-Scraper zu öffnen.
3. KI schlägt Felder vor: Klicke auf „KI schlägt Spalten vor“. Thunderbit scannt die Seite und schlägt Felder wie Restaurantname, Küche, Bewertung, Liefergebühr usw. vor. Du kannst sie anpassen.
4. Scrapen: Klicke auf „Scrapen“. Thunderbit scrollt durch die Ergebnisse und extrahiert die Daten in eine Tabelle.
5. Subseiten scrapen (optional): Willst du komplette Menüs? Klicke auf „Subseiten scrapen“ und Thunderbit besucht jede Restaurantseite, um Menüs, Preise und mehr zu holen.
6. Exportieren: Wähle dein Exportformat – Google Sheets, Excel, Airtable, Notion, CSV oder JSON. Fertig!

Mehr dazu findest du in den .

Warum ist das so besonders? Was früher stundenlanges Copy-Paste oder Programmieren bedeutete, geht jetzt in zwei Klicks. Teams, die früher sagten „Schade, dass wir an diese Daten nicht rankommen“, sind jetzt in Minuten startklar.

FoodDataScrape.com: Individuelle Food-Datenextraktion für Unternehmen

FoodDataScrape.com steht für Skalierbarkeit und individuelle Lösungen. Große Restaurantketten, Aggregatoren oder Marktforschungsfirmen erhalten hier riesige, saubere Datensätze von Plattformen wie Uber Eats, DoorDash, Zomato und mehr.

• Individuelle Datensätze: Komplette Daten für bestimmte Plattformen, Regionen oder auch historische Daten.
• KI/ML-Datenbereinigung: Automatische Prüfung und Bereinigung der Daten.
• API & Dashboards: Direkte Integration oder visuelle Berichte.
• Enterprise-Fokus: Millionen Seiten pro Tag, Anpassung an Website-Änderungen, echter menschlicher Support.

Ideal für: Unternehmen, die große, maßgeschneiderte Food-Datensätze brauchen und alles aus einer Hand wollen.

Foodspark: Automatisiertes Menü- und Lieferdaten-Scraping

Foodspark ist ein Managed Service, der sich auf Menü-, Preis- und Lieferanalysen spezialisiert hat. Perfekt für Restaurants und Lieferdienste, die Food Data Intelligence nutzen wollen, ohne eigene Scraper zu bauen.

• Weltweite Abdeckung: Unterstützt Uber Eats, DoorDash, Deliveroo, Instacart und mehr.
• KI-gestützte & Echtzeit-API: Sofortiger Zugriff auf extrahierte Daten, regelmäßige Updates planbar.
• Konkurrenzüberwachung: Preise, Aktionen und Bewertungen plattformübergreifend im Blick.
• 24/7 Support: Das Team kümmert sich um alles, du kannst dich auf die Strategie konzentrieren.

Ideal für: Mittelgroße Ketten, Marken aus dem Lebensmittelbereich oder alle, die laufend Wettbewerbsanalysen brauchen.

Xwiz: KI-gestütztes Food Data Scraping für Marktanalysen

Xwiz kombiniert Scraping und Analytics mit Fokus auf Markt- und Wettbewerbsanalysen.

• Umfassende Daten: Restaurantlisten, Menüs, Preise, Bewertungen, Bestellvolumen, Lieferzeiten.
• Analytics-Dashboards: Berichte und Trendanalysen statt nur Rohdaten.
• Individuelle Projekte: Flexibel für spezielle oder komplexe Anforderungen.

Ideal für: Unternehmen, die mehr als nur Tabellen wollen – nämlich echte Markt-Insights.

RealdataAPI: API-basierter Food Data Scraping Service

RealdataAPI richtet sich an Entwickler und Produktteams, die Food-Daten in Echtzeit und programmatisch abrufen möchten.

• Breite Plattformunterstützung: Uber Eats, Zomato, Swiggy, Postmates und mehr, in vielen Ländern.
• Detaillierte Felder: Menüs, Preise, Nährwerte, Allergene, Bewertungen und mehr.
• API-gesteuert: Daten on-demand abrufen oder regelmäßige Updates planen.
• Anpassbar: Exakt die Felder auswählen, die du brauchst.

Ideal für: Teams mit Entwicklerressourcen, die Food-Daten direkt in Apps oder Analysen integrieren wollen.

Actowiz: Food Delivery Data Scraping für Preisüberwachung

Actowiz ist spezialisiert auf Preisintelligenz und Wettbewerbsbeobachtung.

• Umfassende Daten: Menüs, Preise, Bewertungen, Lieferzeiten und mehr.
• Dynamische Preise & Alerts: Benachrichtigungen bei Preisänderungen oder neuen Aktionen der Konkurrenz.
• Zeitplanung & Dashboards: Regelmäßige Scrapes und Visualisierung in eigenen Dashboards.

Ideal für: Ketten oder Plattformen, die beim Pricing immer einen Schritt voraus sein wollen.

Websitescraper: Menü- und Restaurantdaten-Extraktion

Websitescraper (auch bekannt als Scraping Intelligence) bietet sowohl individuelle Scraping-Services als auch eine Food Delivery Scraping API.

• Alle großen Plattformen: Zomato, Swiggy, Uber Eats, Grubhub, DoorDash und mehr.
• Einfache Integration: API oder herunterladbare Datensätze.
• Benutzerfreundlich: Managed Service mit Fokus auf Zuverlässigkeit und Anpassung.

Ideal für: Unternehmen, die Datenextraktion ohne technischen Aufwand wollen.

iWeb Data: Food Data Scraping für globale Lieferplattformen

iWeb Data punktet mit globaler Reichweite und flexibler Datenlieferung.

• Weltweite Abdeckung: Uber Eats, Grubhub, Deliveroo, FoodPanda und mehr in über 15 Ländern.
• Flexible Lieferung: E-Mail, API, Webhooks, FTP, direkter Datenbankimport – alles möglich.
• Schneller Support: Rasche Umsetzung und Wartung bei Website-Änderungen.

Ideal für: Unternehmen, die in mehreren Regionen aktiv sind oder spezielle Datenformate benötigen.

Botster: No-Code Food Data Scraping Bots

Botster macht Scraping mit seinem No-Code-Bot-Builder für alle zugänglich.

• Point-and-Click: Eigene Scraping-Bots ohne Programmierkenntnisse erstellen.
• Vorlagen & Zeitplanung: Über 100 fertige Bots und geplante Scrapes.
• Flexible Exporte: Excel, CSV, E-Mail, Slack, Google Drive und mehr.

Ideal für: Nicht-Techniker oder kleine Teams, die ihre Datenextraktion selbst in die Hand nehmen wollen.

WebData Crawler: Quick-Commerce- und eFood-Datenextraktion

WebData Crawler ist spezialisiert auf Echtzeit- und skalierbares Scraping für Food- und Quick-Commerce-Plattformen.

• Tempo & Skalierung: Für schnelle, großvolumige Datenextraktion (z.B. Instacart, Gopuff, Blinkit).
• Echtzeit-Insights: Immer aktuelle Bestände, Preise und Trends im Blick.
• Enterprise-Fokus: Integration mit Dashboards und APIs.

Ideal für: Quick-Commerce-Unternehmen, Marken aus dem Konsumgüterbereich oder alle, die große Datenmengen in Echtzeit brauchen.

Fazit: So findest du den besten Food Data Scraping Service für dich

Welcher Service passt zu dir? Hier mein Spickzettel:

• Für sofortiges, No-Code-Scraping: Thunderbit oder Botster.
• Für große, individuelle Datensätze: , Foodspark oder Actowiz.
• Für Analysen & Insights: Xwiz oder Actowiz.
• Für Entwickler-Integration: RealdataAPI.
• Für globale Abdeckung: iWeb Data oder Foodspark.
• Für Quick-Commerce: WebData Crawler.

Wichtig: Das beste Tool ist das, das zu deinem Workflow, Know-how und Budget passt. Mein Tipp: Starte mit einer kostenlosen Testphase – der Gratis-Tarif von Thunderbit zeigt dir in wenigen Klicks, was möglich ist (). Später kannst du immer noch auf einen Managed Service oder eine API umsteigen, wenn dein Bedarf wächst.

Du willst wissen, wie du andere Datenarten (z.B. Artikel, PDFs oder Social Media) extrahierst? Dann schau in den . Und wenn du Fragen hast, melde dich gern – ich quatsche immer gern über Food, Daten oder die endlose Debatte um Ananas auf Pizza.

FAQs

1. Was ist Food Data Scraping und warum ist es 2025 so wichtig?

Food Data Scraping bedeutet, strukturierte Daten aus Liefer-Apps und Restaurant-Websites zu extrahieren – etwa Menüs, Preise, Bewertungen und Lieferzeiten. 2025 ist das unverzichtbar, um im schnelllebigen 840-Milliarden-Dollar-Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, Preise optimal zu steuern, Menüs zu planen, Kunden besser zu verstehen und effizienter zu arbeiten.

2. Welche Daten lassen sich von Lieferplattformen extrahieren?

Die besten Food Scraping Services erfassen Restaurantnamen, Menüs, Preise, Aktionen, Kundenbewertungen, Liefergebühren, geschätzte Lieferzeiten, Nährwerte und sogar Bilder. Das hilft bei Preisgestaltung, Marktforschung, Sentiment-Analysen und Trendbeobachtung.

3. Wie finde ich den passenden Food Data Scraping Service für mein Unternehmen?

Achte auf unterstützte Plattformen (z.B. Uber Eats, DoorDash), Bedienkomfort (No-Code vs. Entwickler-Tools), KI-Funktionen, Datenqualität, Exportoptionen, Compliance und Skalierbarkeit. Tools wie Thunderbit sind ideal für No-Code-Nutzer, APIs wie RealdataAPI für Entwicklerteams.

4. Was macht Thunderbit unter den Food Scraping Tools besonders?

Thunderbit bietet eine Chrome-Erweiterung mit KI-gestützten Feldern, Subseiten-Scraping, Paginierung und Ein-Klick-Export nach Google Sheets oder Excel. Es ist komplett ohne Programmierung nutzbar, unterstützt geplante Scrapes und bietet einen kostenlosen Einstieg.

5. Können diese Services auch große oder Enterprise-Projekte abdecken?

Ja. Anbieter wie , Actowiz und Foodspark sind auf Enterprise-Scraping spezialisiert – mit individuellen Datensätzen, Zeitplanung, KI-basierter Datenbereinigung und API-Zugriff. Ideal für große Ketten, Aggregatoren oder Marktforschungsteams, die zuverlässige und skalierbare Lösungen brauchen.

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