Je me rappellerai toujours la première fois où j’ai voulu comparer les prix de restos sur trois applis de livraison différentes pour un projet perso. J’étais là, tableur ouvert, café à la main, super motivé, en me disant que ça allait me prendre une petite heure. Quatre heures plus tard, j’avais à peine gratté la surface : copier-coller à la main les menus, les prix, les avis… Mon poignet en compote, le café froid, et ma « petite recherche » s’était transformée en vraie galère.
Ça te parle ? Tu n’es clairement pas le seul. Avec l’explosion du marché de la livraison de repas — et une projection à — la demande de données n’a jamais été aussi forte. Que tu sois restaurateur, analyste ou dans une équipe commerciale, tout le monde veut sa part du gâteau, mais récupérer ces infos à la main, c’est comme éplucher cent oignons d’affilée. C’est là que les outils d’extraction de données changent la donne. Je vais te montrer, étape par étape, comment extraire les données d’un site de livraison (ici Uber Eats) avec , notre extracteur web IA pensé pour te simplifier la vie.
On y va ? Promis, pas besoin de réchauffer ton café.
C’est quoi les données de livraison de repas et pourquoi les extraire ?
Quand on parle de « données de livraison de repas », on pense à toutes les infos structurées (ou pas) qu’on trouve sur des plateformes comme Uber Eats, DoorDash ou Grubhub. Ça regroupe :
- Infos resto : nom, adresse, téléphone, type de cuisine, notes, nombre d’avis, fourchette de prix, horaires d’ouverture.
- Menu : plats, descriptions, prix, photos, parfois infos nutritionnelles ou tags (genre « vegan », « épicé »).
- Logistique de livraison : délais estimés, frais de livraison, distance.
- Promos : offres spéciales, coupons, réductions.
- Avis clients : notes et commentaires sur les restos et les plats.
Mais pourquoi s’embêter à extraire tout ça ? Parce que c’est une vraie mine d’or pour prendre des décisions futées dans un marché ultra-concurrentiel. Extraire les données des sites de livraison permet de :
- Repérer les cuisines et plats qui cartonnent dans ta ville
- Suivre les prix et les promos des concurrents
- Comprendre les retours clients (et là où ça coince)
- Analyser comment varient les frais et délais de livraison selon les quartiers
Faire tout ça à la main, c’est non seulement galère, mais quasi impossible à grande échelle. Les outils modernes d’ automatisent tout, et transforment des pages web en tableaux bien propres (imagine : un fichier avec tous les restos, plats et prix de ta ville). C’est ce genre de données qui fait vraiment la différence pour le business.
Des données de livraison bien extraites, c’est du concret : tu gagnes du temps, tu es plus pertinent, et tu gardes toujours une longueur d’avance.
Cas d’usage concrets : comment l’extraction de données booste ton activité
Mais concrètement, à quoi servent toutes ces données ? Voilà comment différents pros s’en servent pour générer du ROI :
| Cas d’usage | Description & Bénéfices (ROI) |
|---|---|
| Analyse des menus & prix concurrents | Surveille en temps réel les prix et offres des concurrents ; ajuste tes tarifs selon le marché. Un distributeur britannique a vu ses ventes grimper de 4% grâce à l’optimisation basée sur les données extraites. |
| Optimisation de menu & analyse des tendances | Repère les cuisines et plats populaires pour affiner ta carte. Les données extraites révèlent les envies des clients (ex : boom du végétal), pour adapter ton offre et booster tes ventes. |
| Expérience client & analyse des avis | Agrège et analyse les avis pour mesurer la satisfaction. 73% des consommateurs disent que l’expérience client guide leurs choix — les avis extraits t’aident à détecter les points faibles et à améliorer le service. |
| Génération de leads & prospection | Constitue des listes B2B en extrayant les restos (contacts, type de cuisine, etc.). Une équipe commerciale a économisé plus de 5h/semaine par commercial grâce à l’automatisation de la collecte. |
| Analyse locale & expansion | Extrais des données géolocalisées pour évaluer la concurrence et repérer des opportunités d’implantation (ex : quartiers sans offre asiatique). |
| Tarification dynamique & prévision de la demande | Alimente tes modèles de pricing et de prévision avec des données à jour. L’IA peut réduire les erreurs de 20 à 50% grâce à des données en temps réel. |
En résumé : des données de livraison bien extraites, c’est du concret. Tu gagnes du temps, tu es plus pertinent, et tu gardes toujours une longueur d’avance.
Comparatif des outils d’extraction pour la livraison de repas
Soyons francs : tous les ne se valent pas, surtout pour des sites dynamiques comme Uber Eats. Voilà comment Thunderbit se compare à deux solutions classiques :
| Fonctionnalité | Thunderbit (IA) | Octoparse (Classique) | ParseHub (Classique) |
|---|---|---|---|
| Facilité d’utilisation | Configuration en 2 clics avec détection IA ; pas de balisage manuel | Interface visuelle, détection partielle, souvent besoin de sélectionner à la main | Interface visuelle, mais configuration manuelle chronophage selon les utilisateurs |
| Fonctionnalités IA | Suggestion de champs, prompts IA, adaptation aux changements de site | Pas d’IA ; sélection CSS/XPath | Pas d’IA ; sélection CSS/XPath |
| Extraction de sous-pages | Intégrée, activation facile (ex : détails du menu) | Configuration manuelle requise | Configuration manuelle requise |
| Export | Export gratuit vers Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, JSON | Export CSV/HTML, intégrations limitées | Export CSV/Excel/JSON, intégrations limitées |
| Tarifs | Gratuit ; paiement à l’usage (dès 9$/mois pour 5 000 lignes) | Gratuit, mais forfaits payants dès 89$/mois | Gratuit, forfaits payants dès 189$/mois |
| Maintenance | Faible — l’IA s’adapte automatiquement aux changements | Élevée — reconfiguration manuelle si le site évolue | Élevée — reconfiguration manuelle si le site évolue |
Les outils classiques comme Octoparse ou ParseHub font le job, mais ils demandent souvent pas mal de réglages et d’entretien. Thunderbit, lui, a été pensé pour que l’extraction soit aussi simple qu’une commande de burger.
Pourquoi Thunderbit est parfait pour extraire des données de livraison
Je ne vais pas mentir, je ne suis pas objectif, mais voilà pourquoi Thunderbit est, selon moi, le meilleur pour la livraison de repas :
- Suggestion IA de champs : Thunderbit scanne la page et te propose direct les champs à extraire — fini le clic sur chaque plat.
- Extraction de sous-pages : Tu veux les détails du menu ou les avis de chaque resto ? Thunderbit va chercher et extrait tout ça en un clic.
- Export instantané : Exporte tes données gratos vers Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion — sans prise de tête.
- Coût mini : Un forfait gratuit, et tu ne paies que ce que tu extrais. Pas besoin de t’abonner à un forfait cher pour un besoin ponctuel.
- Adaptabilité : L’IA de Thunderbit s’ajuste si le site change. Si Uber Eats change de look, tu relances la suggestion IA et c’est reparti.
Pour moi, le vrai plus, c’est le temps gagné entre « j’ai besoin de ces données » et « je les ai ». C’est tout l’esprit Thunderbit.
Guide pratique : extraire les données Uber Eats avec Thunderbit
Passons à la pratique. Voilà comment j’extrais les données Uber Eats (restos, menus, prix, avis, etc.) avec Thunderbit. Pas besoin de coder, ni de se prendre la tête avec des réglages compliqués.
Étape 1 : Installe Thunderbit et va sur Uber Eats
Commence par . Elle est légère, gratuite au début, et tu verras l’icône Thunderbit dans ton navigateur.
Va ensuite sur dans ton navigateur. Indique ta localisation (genre « Paris ») ou connecte-toi à ton compte. Assure-toi d’être sur la page qui liste les restos à extraire. Si Uber Eats utilise le scroll infini, descends bien pour charger tous les restos que tu veux.
Thunderbit fonctionne sur la page affichée — ce que tu vois, c’est ce qui sera extrait.
Étape 2 : Utilise la suggestion IA pour détecter les champs
Clique sur l’icône Thunderbit pour ouvrir l’interface. Choisis « Page actuelle » comme source, puis clique sur Suggestion IA de champs.
L’IA de Thunderbit analyse la page Uber Eats et te propose direct un tableau de champs : « Nom du restaurant », « Catégorie », « Note », « Nombre d’avis », « Temps de livraison », « Frais de livraison », etc. Tu as un aperçu pour vérifier que tout est bien capturé.
Tu peux ensuite ajuster les champs (renommer, supprimer, ajouter des personnalisés). Thunderbit te permet aussi de définir le type de données pour chaque champ (texte, nombre, URL…), super pratique pour l’analyse.
Étape 3 : Personnalise les champs et active l’extraction de sous-pages
Tu veux plus de détails, genre les plats ou avis de chaque resto ? Active l’extraction de sous-pages dans Thunderbit. L’outil repère automatiquement le champ avec les liens vers les restos et te demande de confirmer.
Tu peux alors dire à Thunderbit quels champs extraire sur les sous-pages : par exemple, les trois premiers plats et leurs prix, ou l’adresse exacte du resto. L’IA peut suggérer ces champs, ou tu peux les sélectionner à la main.
Si la liste de restos est longue et qu’Uber Eats utilise le scroll infini, assure-toi que tout est bien chargé avant de lancer l’extraction. Le mode cloud de Thunderbit gère le scroll et la pagination pour toi.
Étape 4 : Lance l’extraction et exporte les données
C’est le moment : clique sur Extraire. Thunderbit collecte les données de la page (et des sous-pages si activé), et remplit un tableau en temps réel.
Une fois l’extraction terminée, vérifie les données dans Thunderbit. Puis exporte-les au format que tu veux :
- Excel/CSV : Télécharge un fichier pour Excel ou Google Sheets.
- Google Sheets : Envoie direct les données dans un Google Sheet (pratique pour partager ou analyser en live).
- Airtable/Notion : Exporte vers ta base de données — Thunderbit gère même les images si tu extrais des photos de plats.
- JSON/Presse-papiers : Pour les devs ou des workflows sur-mesure.
L’export est toujours gratuit et illimité avec Thunderbit.
Conseils pour une extraction efficace et fiable des données de livraison
Extraire les données de sites de livraison, ça peut être un peu technique, mais avec quelques astuces, ça roule :
- Définis ton périmètre : Cible les données utiles. Extraire tous les plats de tous les restos de Paris ? C’est énorme. Concentre-toi sur l’essentiel.
- Planifie des extractions régulières : Besoin de mises à jour fréquentes ? Utilise l’ de Thunderbit pour automatiser des extractions hebdo ou quotidiennes.
- Utilise le cloud pour le volume : Pour de gros volumes, le mode cloud de Thunderbit est plus rapide et ne bloque pas ton ordi.
- Évite les doublons : Utilise des clés uniques (nom + adresse) pour dédupliquer, surtout si tu couvres plusieurs zones.
- Vérifie les données manquantes : Contrôle tes résultats pour repérer les champs vides ou bizarres. Si besoin, relance la suggestion IA.
- Respecte les limites de requêtes : Ne scrape pas trop vite — Thunderbit imite la navigation humaine, mais pour des milliers de restos, fais-le en plusieurs fois.
- Exploite les prompts IA : Thunderbit permet d’ajouter des prompts IA pour transformer ou nettoyer les données à l’extraction (ex : extraire uniquement le nombre de « 30–40 min »).
- Surveille les évolutions du site : Si Uber Eats change de design, relance la suggestion IA.
- Croise les sources : Extrais plusieurs plateformes (Uber Eats, DoorDash, etc.) pour une analyse plus complète.
Pour plus d’astuces, va voir le .
Aspects légaux et éthiques de l’extraction de données de livraison
Avant de te lancer, il faut respecter la loi (et l’éthique du web) :
- Vérifie les CGU : Les interdisent souvent l’extraction sans autorisation. Pour une analyse interne, c’est souvent toléré, mais évite de redistribuer ou revendre les données.
- Respecte le robots.txt : Ce fichier dit ce qui est autorisé aux robots. Thunderbit, en tant qu’extension, agit comme un utilisateur normal, mais vérifie quand même.
- N’encombre pas les serveurs : Scrape à un rythme raisonnable, sans surcharger le site.
- N’extrais pas de données privées : Reste sur les infos publiques — n’essaie jamais d’accéder à des comptes ou données perso.
- Utilise les données de façon responsable : L’analyse interne, c’est OK, mais la publication ou la revente peut poser souci.
- Respecte la loi : Aux États-Unis, l’extraction de données publiques est en général légale, mais ne contourne pas la sécurité ni ne scrape de données perso.
- Protège la vie privée : Même pour des données business, traite-les avec soin.
La règle d’or : extraire de façon responsable et éthique. Si tu es bloqué ou vois un CAPTCHA, ralentis ou arrête.
Dépannage : les galères courantes lors de l’extraction de données de livraison
Même avec Thunderbit, il peut y avoir des petits soucis. Voilà comment je gère les cas classiques :
- Changements de design : Si Uber Eats modifie sa page, relance la suggestion IA. L’IA de Thunderbit s’adapte vite.
- Connexion/localisation : Utilise le mode Browser Scraping, connecte-toi et indique ton adresse avant d’extraire.
- Pagination/scroll infini : Charge tous les restos avant d’extraire, ou utilise le mode cloud pour gérer le scroll.
- Anti-bot : Si tu tombes sur un CAPTCHA, résous-le à la main. Si tu es bloqué, ralentis ou change d’IP.
- Extractions partielles/erreurs : Découpe les gros volumes en petits lots, et vérifie que tu as la dernière version de Thunderbit.
- Problèmes de formatage : Utilise les prompts IA de Thunderbit pour nettoyer les données à l’extraction, ou fais-le dans Excel après export.
- Données à jour : Programme des extractions régulières, ou relance-les au besoin.
Si tu es bloqué, essaie le process à la main dans ton navigateur pour comprendre, et contacte le si besoin.
Conclusion & points clés : exploite la puissance des données de livraison
Le secteur de la livraison de repas explose, et la concurrence est rude. Extraire les données de livraison — menus, prix, avis, etc. — est devenu indispensable pour prendre des décisions rapides et pertinentes.
Faire ça à la main, c’est la galère. Mais avec , tu transformes cette corvée en un process rapide et réplicable. Grâce à l’IA, pas besoin d’être dev (ni maso) pour obtenir des données propres et exploitables depuis Uber Eats et d’autres plateformes.
Si tu n’as pas encore testé Thunderbit, et essaie par toi-même. L’offre gratuite te permet de passer de « j’ai besoin de ces données » à « je les ai » en un clin d’œil. Que tu sois restaurateur, analyste ou juste curieux, les insights que tu vas en tirer feront la différence.
Alors, à des décisions guidées par la donnée, moins de cafés froids, et plus de temps pour savourer ton prochain repas. Bonne extraction — et bon appétit de données !
FAQ
1. Pourquoi extraire les données de livraison de repas ?
Extraire ces données te donne des insights précieux sur l’offre des restos, les prix, les avis clients, la logistique de livraison et les promos. Ça permet d’analyser la concurrence, d’optimiser son menu, de générer des leads, d’étudier le marché local et d’améliorer l’expérience client — le tout en temps réel.
2. Quels sont les principaux cas d’usage de l’extraction de données de livraison ?
Les usages clés : analyse des prix concurrents, identification des plats tendance, agrégation des avis pour l’analyse de sentiment, constitution de listes B2B, détection d’opportunités d’expansion, et alimentation de modèles de tarification/prévision de la demande.
3. Comment Thunderbit simplifie-t-il l’extraction par rapport aux autres outils ?
Thunderbit utilise l’IA pour détecter automatiquement les champs, s’adapter aux changements de site, et extraire les sous-pages (menus, avis). Il propose aussi des exports faciles vers Excel, Google Sheets, Notion, etc., avec une configuration minimale et un modèle économique à l’usage.
4. Quelles précautions prendre pour une extraction légale et éthique ?
Avant d’extraire, vérifie les CGU du site, n’extrais pas de données privées, respecte les limites de requêtes et utilise les données de façon responsable. L’analyse interne de données publiques est généralement acceptée, mais la redistribution ou la revente peut être interdite.
5. Quelles bonnes pratiques pour réussir l’extraction de données de livraison ?
Définis bien ton périmètre, utilise l’extraction de sous-pages pour plus de détails, évite les doublons, vérifie les données manquantes, respecte les limites du site et programme des mises à jour régulières. Les prompts IA et le mode cloud de Thunderbit boostent aussi l’efficacité et la fiabilité.
Pour aller plus loin :
Sources :