Data Engineering

Die Herausforderung

Unser Kunde – ein etabliertes und deutschlandweit bekanntes Unternehmen aus der Fast-Food-Branche – stand vor der Herausforderung, regelmäßig fundierte Informationen über Wettbewerber auf etablierten Angebotsplattformen zu erhalten. Besonders im Fokus standen dabei Restaurantangebote, Menüvielfalt und Preissetzungen.

Bisher wurden diese Daten in Teilen manuell recherchiert und ausgewertet – ein Prozess, der nicht nur zeitaufwendig war, sondern auch anfällig für menschliche Fehler und Datenlücken. Aufgrund der hohen Marktdynamik war es essenziell, diese Informationen in kürzeren Abständen und mit höherer Genauigkeit zu erheben, um zeitnah auf Veränderungen im Wettbewerbsumfeld reagieren zu können.

Der Lösungsweg

Zur Optimierung der Wettbewerbsanalyse haben wir ein maßgeschneidertes, automatisiertes Web-Scraping-System entwickelt. Dieses System sammelt fortlaufend relevante Daten über ausgewählte Wettbewerber – darunter aktuelle Menüangebote, Preisstrukturen, Verfügbarkeiten sowie geografische Verteilung der Restaurants – direkt von führenden Angebotsplattformen.

Technologisch basiert die Lösung auf Python in Kombination mit der leistungsfähigen Playwright-Bibliothek für robustes, zuverlässiges Web-Scraping. Die gewonnenen Daten werden strukturiert in einer skalierbaren Datenbanklösung gespeichert, die auch historische Vergleiche und Analysen ermöglicht.
Durch geeignete Monitoring- und Logging-Mechanismen ist sichergestellt, dass die Datenqualität konstant hoch bleibt und potenzielle Änderungen an den Plattformstrukturen automatisch erkannt und berücksichtigt werden können.

Das Ergebnis

Dank der automatisierten Lösung kann unser Kunde nun tagesaktuelle Markt- und Preisinformationen abrufen und in Echtzeit auswerten. Die gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es, eigene Preise strategisch zu steuern, Angebotslücken gezielt zu erkennen und die Positionierung gegenüber Wettbewerbern datenbasiert zu optimieren.
Neben einer deutlichen Effizienzsteigerung durch den Wegfall manueller Rechercheaufwände konnte gleichzeitig das Risiko menschlicher Fehler nahezu vollständig eliminiert werden. Darüber hinaus eröffnet die Lösung die Möglichkeit, datengetriebene Entscheidungen künftig noch breiter im Unternehmen zu verankern – ein entscheidender Schritt in Richtung digitale Wettbewerbsintelligenz.

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