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Die 5 wichtigsten Anwendungsfälle für Web Scraping in der Lebensmittelindustrie

aktualisiert am Mär 5, 2026

Da der Markt für Lebensmittellieferungen weiter wächst, wird es für Unternehmen immer schwieriger, ihre Marken zu differenzieren und Gewinne zu erzielen.

Web-Scraping-Tools ermöglichen es Unternehmen der Lebensmittelindustrie, die Datenerfassung zu optimieren und zu beschleunigen, wodurch Bearbeitungszeiten und der für den Datenabruf erforderliche menschliche Aufwand reduziert werden.

Welche Art von Daten lassen sich von Plattformen für Essensbestellungen extrahieren?

Viele Apps für die Lieferung von Lebensmitteln bieten mittlerweile auch Kataloge von Non-Food-Artikeln an (z. B. Heimwerker-/Eisenwaren), sodass die gesammelten Daten neben Speisekarten auch SKU-Attribute (Marke, Größe/Variante), Kategoriestrukturen und Verfügbarkeits-/Lieferversprechen enthalten können.

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Rabatte und Aktionen
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Preise\Bewertungen\Rezensionen

Die Restaurantdaten umfassen:

Name der Restaurants
Kontaktdaten
Standort
Bewertungen/Rezensionen

Wie kann man Daten über Lebensmittel und Restaurants extrahieren?

Web-Scraping-Tools ermöglichen es Unternehmen, Daten zu Lebensmitteln von Lieferplattformen wie Zomato, Uber Eats, Swiggy, Grubhub und vielen anderen zu extrahieren. Der allgemeine Arbeitsablauf von Web-Scraping-Tools zur Datenextraktion von Zielwebseiten wird im Folgenden erläutert.

Web-Scraping-Workflows werden zunehmend über das MCP (Model Context Protocol) in KI-Agenten integriert. Beispielsweise bieten sowohl Bright Data als auch Apify MCP-basierte Setups (einschließlich einer Ein-Klick-Clientkonfiguration in der Dokumentation), um das Erstellen, Testen und Warten von Scrapern zu beschleunigen.

Die meisten Essenslieferplattformen wie Zomato, Eat Street und Delivery.com verteilen ihre Produktdaten auf mehrere Produktseiten (Paginierung), um die Seitenladezeit und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Die Paginierung kann in Form eines „Mehr laden“-Buttons, eines „Weiter“-Buttons, eines unendlichen Scrollens oder einer numerischen Seitennummerierung ohne „Weiter“-Button erfolgen (siehe Abbildung 2).

Die Verarbeitung paginierter Webseiten stellt für Web-Scraper jedoch eine Herausforderung dar. Sucht man beispielsweise bei UberEats nach „Pasta“, stellt man fest, dass die Kategorieseite aus mehreren Produktseiten besteht.

Bei langen Paginierungs-/Infinite-Scroll-Jobs kann die Verwendung stabilerer Session-Controls (z. B. längerlebige Residential Sessions / TTL-Controls) Mid-Run-Blocks und unvollständige Seitenabdeckung reduzieren.

Abbildung 2: Darstellung verschiedener Paginierungstechniken

Quelle: Google Suchzentrale ¹

Die 5 wichtigsten Anwendungsfälle für Web-Scraping von Daten aus Lebensmittellieferungen

1. Marktgerechte Preisgestaltung festlegen

Marktorientierte Preisgestaltung ist eine Strategie zur Preisoptimierung . Web Scraping ermöglicht es Unternehmen, Lebensmittelpreise, wie beispielsweise Rabattinformationen und Speisekartenpreise, von den Produktseiten der Konkurrenz zu erfassen.

Bevor Sie die Daten auswählen, die Sie extrahieren möchten, müssen Sie Ihre Konkurrenten und die URLs ihrer Produktseiten auf den Ziel-Websites der Gastronomiebetriebe identifizieren , die dann als Eingabe für Ihren Scraper dienen.

Sich allein auf den Preis zu konzentrieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben, anstatt den Kunden in den Mittelpunkt zu stellen, ist jedoch keine effektive Strategie für nachhaltiges Wachstum. Sie müssen zunächst den wahrgenommenen Wert Ihrer Marke verstehen.

Viele Kunden bevorzugen beispielsweise höherpreisige Marken, die ihren Mehrwert hervorheben. Ein zu hoher Preis führt zu entgangenen Verkaufschancen, ein zu niedriger Preis hingegen zu Umsatzeinbußen.

2. Umgang mit dem lokalen Wettbewerb

Der Wettbewerb in Ballungsräumen ist besonders hart, vor allem für kleine und mittelständische Unternehmen. Um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, müssen Sie verstehen, wie Ihre Konkurrenten arbeiten und was sie von anderen unterscheiden. Web-Scraping-Tools ermöglichen es Unternehmen, ihre Konkurrenten zu analysieren, indem sie standortbezogene Daten zu Essenslieferungen und Restaurantstandorten extrahieren.

Wenn Sie beispielsweise ein B2B-Unternehmen sind, das hauptsächlich mit lokalen Unternehmen zusammenarbeitet, können Sie Restaurants in Ihrer Nähe finden, indem Sie die Suchergebnisse nach Ländern und Städten filtern.

Websites für Essenslieferungen ermöglichen es Unternehmen, nach Gastronomiebetrieben in einem bestimmten Gebiet zu suchen und so potenzielle Partnerschaften auszuloten. Sie können Kontaktinformationen, Bewertungen, Websites, Lieferrouten und Öffnungszeiten abrufen, um deren Arbeitsweise besser zu verstehen und Kontakt aufzunehmen.

3. Kundenbewertungen in Erkenntnisse umwandeln

Das Extrahieren von Kundenbewertungen aus verschiedenen Essensliefer-Apps ist zeitaufwändig und mühsam. Web Scraping ermöglicht es Unternehmen, Restaurantbewertungen von diversen Essensliefer-Websites zu sammeln. Anschließend können sie mithilfe von Natural Language Processing (NLP) eine Stimmungsanalyse der gesammelten Kundenbewertungen durchführen.

Sie können extrahierte Textdatenwörter entweder manuell oder mithilfe eines Datenannotationstools als negativ, positiv oder neutral klassifizieren (siehe Abbildung 4). Unternehmen können durch die Durchführung einer Stimmungsanalyse der extrahierten Bewertungsdaten Einblicke in ihre Marke, Produkte oder Dienstleistungen gewinnen.

Abbildung 4: Ein Beispiel für die Anwendung der Stimmungsanalyse zur Analyse einer Kundenrezension

4. Optimierung der Bedarfsplanung und des Bedarfsmanagements

Ungenaue Prognosen führen zu Über- oder Unterbeständen. Ursachen hierfür können Fehlinterpretationen von Daten, sich ändernde Muster und eine begrenzte Datenverfügbarkeit sein.

Die automatisierte, KI-gestützte Bedarfsplanung verbessert die Prognosegenauigkeit durch die Nutzung von Echtzeitdaten aus internen (z. B. ERP-Systemen) und externen Quellen (z. B. Social-Media-Plattformen und Lieferdiensten). Web Scraping ermöglicht es Unternehmen, wöchentlich, monatlich und jährlich große Datenmengen zu sammeln und so KI-Modelle zu trainieren.

5. Entdecken Sie Trends in der Lebensmittelindustrie

Web-Scraping hilft Unternehmen, Speisekarten, Speisenbeschreibungen, Zubereitungszeiten und Lieferrouten aus verschiedenen Webquellen zu extrahieren. Die extrahierten Daten ermöglichen es Unternehmen, aktuelle Trends in der Lebensmittelbranche zu erkennen und mit dem sich ständig wandelnden Marktumfeld Schritt zu halten.