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Os 5 principais casos de uso de web scraping na indústria alimentícia

atualizado em Mar 5, 2026

Com a expansão contínua do mercado de entrega de comida, torna-se cada vez mais desafiador para as empresas diferenciarem suas marcas e obterem lucro.

As ferramentas de web scraping permitem que as empresas do setor alimentício simplifiquem e acelerem a coleta de dados, reduzindo o tempo de resposta e o esforço humano necessário para recuperar os dados.

Que tipo de dados podem ser extraídos de plataformas de pedidos de comida?

Muitos aplicativos de entrega de comida agora também hospedam catálogos de varejo não alimentícios (por exemplo, itens de bricolagem/ferragens), portanto, as raspagens de dados podem incluir atributos em nível de SKU (marca, tamanho/variante), árvores de categorias e promessas de disponibilidade/entrega, além dos cardápios.

Itens do menu
Prazos de entrega
Horas de trabalho
Descontos e promoções
Imagens do menu
Preços\Classificações\Opiniões

Os dados do restaurante incluem:

Nome dos restaurantes
Informações de contato
Localização
Classificações/Opiniões

Como extrair dados de restaurantes e alimentos?

As ferramentas de web scraping permitem que empresas extraiam dados sobre alimentos de plataformas de entrega de comida como Zomato, Uber Eats, Swiggy, Grubhub e muitas outras. O fluxo de trabalho geral das ferramentas de web scraping para extrair dados de sites específicos é descrito abaixo.

Os fluxos de trabalho de extração de dados estão sendo cada vez mais integrados a agentes de IA por meio do MCP (Model Context Protocol). Por exemplo, Bright Data e Apify fornecem configurações baseadas em MCP (incluindo configuração de cliente com um clique na documentação) para acelerar a criação, o teste e a manutenção de extratores de dados.

A maioria das plataformas de entrega de comida, como Zomato, Eat Street e Delivery.com, divide os dados dos produtos em várias páginas de listagem de produtos, um processo conhecido como paginação, para melhorar o desempenho da página e a experiência do usuário. A paginação pode assumir a forma de um botão "carregar mais", um botão "próximo", uma rolagem infinita ou paginação numérica sem o botão "próximo" (veja a Figura 2).

No entanto, é um desafio para os web scrapers lidar com páginas da web paginadas. Por exemplo, se você pesquisar por "massa" no UberEats, perceberá que a página da categoria é composta por várias páginas de produtos.

Para tarefas longas de paginação/rolagem infinita, o uso de controles de sessão mais estáveis (por exemplo, sessões residenciais de maior duração/controles de TTL) pode reduzir bloqueios durante a execução e cobertura incompleta de páginas.

Figura 2: Representação de várias técnicas de paginação

Fonte: Google Central de Pesquisa ¹

Os 5 principais casos de uso da extração de dados de entrega de comida da web

1. Defina preços com base no mercado.

A precificação baseada no mercado é uma das estratégias para otimizar preços . A extração de dados da web permite que empresas coletem preços de alimentos, como dados de descontos e preços de cardápios, das páginas de produtos dos concorrentes.

Antes de selecionar os dados que deseja extrair, você deve identificar seus concorrentes e os URLs das páginas de produtos deles nos sites de serviços de alimentação alvo, que serão inseridos no seu programa de extração de dados.

No entanto, focar-se apenas no preço para se manter competitivo, em vez de no cliente, não será uma estratégia eficaz para alcançar um crescimento sustentável. É fundamental compreender primeiro o valor percebido da sua marca.

Por exemplo, muitos clientes preferem marcas com preços mais elevados que enfatizam o valor que oferecem. Definir um preço muito alto resultará em perda de oportunidades de venda para a sua marca, enquanto definir um preço muito baixo resultará em perda de receita.

2. Lidar com a concorrência local

A concorrência local em áreas metropolitanas é particularmente difícil, especialmente para pequenas e médias empresas. É preciso entender como seus concorrentes operam e o que os diferencia para obter vantagem competitiva. Ferramentas de web scraping podem permitir que as empresas compreendam seus concorrentes, extraindo dados geográficos de entrega de comida e informações de localização de restaurantes.

Por exemplo, se você é uma empresa B2B que trabalha principalmente com empresas locais, pode encontrar restaurantes perto de você filtrando os resultados da pesquisa por países e cidades.

Sites de entrega de comida permitem que empresas filtrem ou pesquisem por fornecedores de alimentos em uma área específica para explorar potenciais oportunidades de parceria. É possível extrair informações de contato, avaliações, site, rotas de entrega e horário de funcionamento para entender melhor como operam e entrar em contato com eles.

3. Transforme avaliações de clientes em insights.

Extrair dados de avaliações de clientes de diversos aplicativos de entrega de comida é uma tarefa demorada e tediosa. A extração de dados da web permite que as empresas coletem avaliações de restaurantes em vários sites de entrega de comida. As empresas podem realizar análises de sentimento nos dados de avaliações de clientes coletados usando processamento de linguagem natural.

Você pode classificar as palavras dos dados de texto extraídos como negativas, positivas ou neutras, manualmente ou usando uma ferramenta de anotação de dados (veja a figura 4). As empresas podem obter insights sobre sua marca, produtos ou serviços realizando análises de sentimento nos dados de avaliações extraídos.

Figura 4: Um exemplo de análise de sentimentos sendo usada para analisar a avaliação de um cliente.

4. Otimizar a previsão e a gestão da demanda

Previsões imprecisas resultam em excesso ou insuficiência de estoque. Isso pode ser causado por má interpretação de dados, mudanças de padrões e disponibilidade limitada de dados.

A previsão de demanda automatizada, baseada em IA, melhora a precisão das previsões ao aproveitar dados em tempo real de fontes internas (como sistemas ERP) e externas (como plataformas de mídia social e de entrega de comida). A extração de dados da web permite que as empresas coletem grandes quantidades de dados semanalmente, mensalmente e anualmente para alimentar os modelos de IA.

5. Descubra as tendências na indústria alimentícia

A extração de dados da web ajuda as empresas a obterem informações como itens de menu, descrições de alimentos, tempos de preparo e rotas de entrega de diversas fontes online. Os dados extraídos permitem que as empresas identifiquem as tendências atuais do setor alimentício e se mantenham atualizadas com o cenário de negócios em constante mudança.