Les 5 principaux cas d'utilisation du web scraping dans l'industrie alimentaire
Avec l'expansion continue du marché de la livraison de repas, il devient de plus en plus difficile pour les entreprises de différencier leurs marques et de réaliser des bénéfices.
Les outils d'extraction de données Web permettent aux entreprises du secteur alimentaire de rationaliser et d'accélérer la collecte de données, réduisant ainsi les délais de traitement et l'effort humain nécessaire à leur récupération.
Quelles données peuvent être extraites des plateformes de commande de repas ?
De nombreuses applications de livraison de repas hébergent désormais également des catalogues de vente au détail non alimentaires (par exemple, des articles de bricolage/quincaillerie), de sorte que les données extraites peuvent inclure des attributs au niveau de l'UGS (marque, taille/variante), des arborescences de catégories et des promesses de disponibilité/livraison en plus des menus.
- Éléments du menu
- Délais de livraison
- Heures de travail
- Réductions et promotions
- Images du menu
- Prix\Évaluations\Avis
Les données relatives aux restaurants comprennent :
- Nom des restaurants
- Coordonnées
- Emplacement
- Évaluations et avis
Comment extraire des données sur l'alimentation et les restaurants ?
Les outils de web scraping permettent aux entreprises de collecter des données sur les produits alimentaires à partir de plateformes de livraison de repas telles que Zomato, Uber Eats, Swiggy, Grubhub et bien d'autres. Le fonctionnement général de ces outils pour l'extraction de données à partir de sites web ciblés est décrit ci-dessous.
Les flux de travail de web scraping sont de plus en plus intégrés aux agents d'IA via MCP (Model Context Protocol). Par exemple, les projets Bright Data et Apify proposent tous deux des configurations basées sur MCP (incluant une configuration client en un clic dans la documentation) afin d'accélérer la création, le test et la maintenance des scrapers.
La plupart des plateformes de livraison de repas, comme Zomato, Eat Street et Delivery.com, répartissent les données produits sur plusieurs pages (pagination) afin d'améliorer les performances et l'expérience utilisateur. La pagination peut prendre la forme d'un bouton « Charger plus », d'un bouton « Suivant », d'un défilement infini ou d'une pagination numérique sans bouton « Suivant » (voir figure 2).
Cependant, la gestion des pages web paginées représente un défi pour les outils d'extraction de données. Par exemple, si vous recherchez « pâtes » sur UberEats, vous constaterez que la page de catégorie est composée de plusieurs pages produits.
Pour les tâches de pagination longue/défilement infini, l'utilisation de contrôles de session plus stables (par exemple, des sessions résidentielles plus longues/des contrôles TTL) peut réduire les blocages en cours d'exécution et la couverture de page incomplète.
Figure 2 : Représentation de différentes techniques de pagination
Les 5 principaux cas d'utilisation du web scraping pour les données de livraison de repas
1. Fixer des prix basés sur le marché
La tarification basée sur le marché est une stratégie permettant d' optimiser les prix . Le web scraping permet aux entreprises de collecter des informations sur les prix des produits alimentaires, comme les remises et les prix des menus, à partir des pages produits de leurs concurrents.
Avant de sélectionner les données que vous souhaitez extraire, vous devez identifier vos concurrents et les URL de leurs pages produits sur les sites web de services alimentaires cibles, qui serviront d'entrée à votre outil d'extraction.
Toutefois, se concentrer uniquement sur les prix pour rester compétitif, au détriment du client, ne constituera pas une stratégie efficace pour parvenir à une croissance durable. Il est essentiel de comprendre la valeur perçue de votre marque.
Par exemple, de nombreux clients privilégient les marques plus chères qui mettent en avant la valeur ajoutée qu'elles offrent. Fixer un prix trop élevé entraînera des pertes de ventes pour votre marque, tandis que fixer un prix trop bas entraînera une perte de revenus.
2. Gérer la concurrence locale
La concurrence locale dans les zones métropolitaines est particulièrement intense, surtout pour les petites et moyennes entreprises. Pour se démarquer, il est essentiel de comprendre le fonctionnement de ses concurrents et leurs atouts. Les outils d'extraction de données web permettent aux entreprises d'analyser leurs concurrents en exploitant les données géolocalisées de livraison de repas et les informations de localisation des restaurants.
Par exemple, si vous êtes une entreprise B2B qui travaille principalement avec des entreprises locales, vous pouvez trouver des restaurants à proximité en filtrant les résultats de recherche par pays et par ville.
Les plateformes de livraison de repas permettent aux entreprises de filtrer ou de rechercher des traiteurs dans une zone géographique précise afin d'explorer d'éventuelles opportunités de partenariat. Vous pouvez ainsi consulter leurs coordonnées, leurs avis clients, leur site web, leurs itinéraires de livraison et leurs horaires d'ouverture pour mieux comprendre leur fonctionnement et les contacter.
3. Transformer les avis clients en informations exploitables
Extraire les avis clients des différentes applications de livraison de repas est une tâche longue et fastidieuse. Le web scraping permet aux entreprises de collecter les avis sur les restaurants depuis divers sites de livraison. Elles peuvent ensuite analyser les sentiments exprimés dans ces avis grâce au traitement automatique du langage naturel.
Vous pouvez classer les mots extraits du texte comme négatifs, positifs ou neutres, soit manuellement, soit à l'aide d'un outil d'annotation de données (voir figure 4). Les entreprises peuvent ainsi mieux comprendre leur marque, leurs produits ou leurs services en analysant les sentiments exprimés dans les avis clients.
Figure 4 : Exemple d'analyse des sentiments appliquée à l'analyse d'un avis client
4. Optimiser la prévision et la gestion de la demande
Des prévisions inexactes entraînent des stocks excédentaires ou insuffisants. Cela peut être dû à une mauvaise interprétation des données, à l'évolution des tendances et à la disponibilité limitée des données.
La prévision automatisée de la demande par l'IA améliore la précision des prévisions en exploitant les données en temps réel provenant de sources internes (ex. : systèmes ERP) et externes (ex. : réseaux sociaux et plateformes de livraison de repas). Le web scraping permet aux entreprises de collecter d'importants volumes de données chaque semaine, chaque mois et chaque année afin d'alimenter les modèles d'IA.
5. Découvrir les tendances de l'industrie alimentaire
Le web scraping permet aux entreprises d'extraire des informations sur leurs menus, les descriptions des plats, les temps de préparation et les itinéraires de livraison à partir de diverses sources en ligne. Ces données leur permettent d'identifier les tendances actuelles du secteur de la restauration et de s'adapter à un environnement commercial en constante évolution.
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