DoorDash vous montre les restaurants qui livrent à une adresse, chacun avec une note, un nombre d'avis, une fenêtre de livraison estimée, des frais et une distance. Ce service transforme cette liste en tableau : une ligne par restaurant, neuf colonnes, pour comparer un marché entier au lieu de faire défiler une fiche après l'autre.
Sur DoorDash, aucun résultat n'est vrai partout. Déplacez l'endroit où vous vous tenez et chaque colonne se déplace avec vous.
DoorDash est une place de marché de livraison : la liste qu'elle construit est donc la réponse à une question sur un lieu - quels restaurants livrent à cette adresse, maintenant. Déplacez l'adresse de quelques kilomètres et des restaurants disparaissent de la liste, d'autres apparaissent, et ceux qui restent reviennent avec une autre distance, une autre delivery_time et souvent d'autres delivery_fee. Aucune de ces trois valeurs n'est une propriété du restaurant. Ce sont des propriétés du restaurant vu depuis quelque part.
Il en va de même pour l'heure. Les estimations de livraison s'élargissent quand les cuisines sont chargées, et les frais bougent avec la demande et la distance. Un export pris un vendredi à dix-neuf heures et un autre un mardi à quinze heures sont tous deux exacts et ne sont pas comparables. Si vous comptez suivre quoi que ce soit dans le temps, notez le moment de l'exécution et gardez l'adresse constante.
Autre chose qui surprend : delivery_fee est le montant affiché à un client sans abonnement. Les membres DashPass ne voient aucuns frais de livraison sur les commandes éligibles atteignant le sous-total minimum. La colonne vous dit donc ce que DoorDash annonce à un visiteur ordinaire pour ce restaurant depuis cette adresse - un chiffre utile et réel, mais pas le montant que paie chaque client.
Réglez l'adresse sur DoorDash, affichez la liste voulue et transmettez-la.
Resserrez la liste sur DoorDash avant de l'exporter. Filtrer là-bas est gratuit ; exporter une liste large coûte des lignes.
Voici les colonnes que déclare l'export de cet extracteur, dans l'ordre. Chaque description explique à quoi sert la colonne et ce que DoorDash affiche à cet endroit sur une fiche de restaurant.
rating, non comme son dénominateur : la même note issue d'une poignée d'avis et de milliers d'avis sont deux affirmations très différentes.Trois de ces colonnes décrivent un trajet, pas un restaurant. delivery_time, delivery_fee et distance décrivent toutes la relation entre un restaurant et la seule adresse que vous avez fixée : elles ne sont donc comparables qu'au sein d'un export réalisé depuis une adresse. name, rating, reviews et url voyagent avec le restaurant et se comparent d'un export à l'autre - et url est la valeur stable sur laquelle rapprocher un restaurant, car les noms se répètent dans une ville.
Aucune n'est une bizarrerie de l'extracteur. Ce sont des propriétés du fonctionnement d'une place de marché de livraison, et elles décident de ce à quoi l'export peut honnêtement servir.
Une liste DoorDash est générée pour une adresse de livraison, ce qui signifie que votre export contient une colonne implicite absente du fichier. Remettez-la : stockez l'adresse à côté de l'exécution, ou produisez un fichier par adresse. Fusionner deux adresses dans un même tableau sans ce marqueur produit un jeu de données où distance et delivery_fee signifient silencieusement des choses différentes selon les lignes - et rien dans les données ne vous le dira.
La note d'un restaurant sur DoorDash est une Lifetime Rating sur une échelle de 1 à 5, et DoorDash indique que le calcul exact n'est pas divulgué et qu'il pondère les retours récents. rating et reviews ne se réconcilieront donc pas arithmétiquement, et ce n'est pas leur rôle. Utilisez reviews comme poids et taille d'échantillon, et n'essayez pas de retrouver une distribution à partir d'une moyenne qui n'en a jamais été une.
delivery_time est une fenêtre annoncée, pas une durée mesurée, et elle s'élargit exactement quand on s'y attend - un vendredi soir chargé, un mauvais temps, une cuisine déjà noyée sous les commandes. Cela en fait une chose qu'il vaut la peine d'échantillonner régulièrement, et une piètre chose à échantillonner une fois. Un export vous dit ce qui était annoncé à cet instant ; une planification vous dit comment se comporte un quartier.
Les membres DashPass ne paient aucuns frais de livraison sur les commandes éligibles atteignant le sous-total minimum, et ces minimums varient eux-mêmes selon le restaurant, la ville et l'heure. delivery_fee est donc le montant annoncé à un visiteur ordinaire : le bon chiffre pour comparer ce que les restaurants demandent pour atteindre une adresse, et le mauvais pour estimer ce qu'un client type paie réellement. Précisez lequel vous voulez dire avant de le publier.
Là où une liste de livraison est plus utile en tableur qu'en écran d'application.
Avant de signer un bail ou de lancer une cuisine dédiée à la livraison, exportez la liste de cette adresse. Vous obtenez chaque concurrent qui l'atteint, avec une note et un nombre d'avis en face - c'est la différence entre « il y a quelques burgers dans le coin » et savoir exactement combien, avec quelles notes et en combien de temps. Faites le même export à trois adresses candidates et la comparaison s'écrit toute seule.
delivery_fee et delivery_time sont les deux choses qu'une personne affamée compare vraiment, et elles sont annoncées par restaurant et par adresse. Extrayez la liste où figure votre propre restaurant et vous verrez, en une colonne, si vous êtes l'option la moins chère ou la plus lente de l'écran que regarde un client - une question bien plus tranchante que celle à laquelle répond votre tableau de bord.
Un export est une photographie. Exécutez la même adresse à intervalle régulier et rapprochez les lignes sur url : vous obtenez les arrivées et les départs - nouveaux restaurants apparaissant sur la plateforme, autres devenant silencieux - plus la dérive des délais et des frais annoncés selon l'heure et le jour. C'est le genre de données que personne ne publie et que tout le monde veut.
Pas d'abonnement, pas de minimum, pas de licence par siège. Vos 500 premières lignes sont pour nous - ensuite, paiement à l'usage.
Pour chaque nouveau compte, une seule fois. Sans carte bancaire. Tous les extracteurs débloqués. La liste d'un quartier compte généralement au plus quelques centaines de restaurants : un vrai premier export ne coûte donc souvent rien du tout.
Environ 2 $ pour 1 000 restaurants. Comme la facturation suit les lignes, la façon la moins chère de travailler est de resserrer la liste sur DoorDash d'abord - une cuisine ou une catégorie plutôt que tout ce qui livre - et d'étudier les adresses qui vous intéressent plutôt qu'une grille entière.
Tarifs au volume, SLA, workers dédiés et onboarding sur mesure pour les équipes qui suivent des marchés de livraison sur de nombreuses adresses et villes, de façon récurrente. Donnez-nous vos chiffres et nous établirons un devis.
LIVESCRAPER10 au paiement.Beaucoup de restaurants sont sur Google et pas sur DoorDash, et ceux qui sont sur les deux y sont décrits différemment. Ces deux-là comblent les manques.
Tous les restaurants d'une zone, avec livraison ou non - avec adresse, téléphone, site web et horaires, que ne porte pas une fiche DoorDash.
Les avis derrière une note plutôt que leur nombre - utile quand un score DoorDash et un score Google divergent et que vous voulez savoir pourquoi.
Réponse courte : oui. Une liste de livraison est une vitrine, publiée pour que le plus grand nombre la voie.
Les listes de restaurants de DoorDash sont publiques. N'importe qui peut les parcourir sans compte, et collecter des informations d'entreprise publiquement visibles à des fins de recherche est une pratique établie de longue date. Tant que les données sont publiquement disponibles et que le processus ne perturbe pas le site, aucune loi fédérale ne l'interdit.
Le sujet est à peu près aussi peu controversé que la collecte de données puisse l'être. Chacune de ces neuf colonnes décrit une entreprise - son nom, sa note, ce qu'elle facture pour livrer et sa distance. Il n'y a aucune donnée personnelle ici : pas de client, pas de livreur, pas d'auteur d'avis, pas même un texte d'avis. Rien dans l'export n'identifie une personne.
Les conditions de DoorDash restreignent l'accès automatisé, cela reste donc une question de conditions. Nous ne touchons à rien derrière une connexion, ne passons aucune commande, n'exécutons aucun traceur tiers sur la couche de données, et vos exports s'auto-suppriment au bout de 30 jours.
Les questions que nous entendons le plus. Autre chose ? Parlons-en - ce sont des humains, pas des bots, qui écrivent les réponses.
query, name, rating, reviews, delivery_time, delivery_fee, distance, url et status. Une ligne par restaurant. status est un indicateur par ligne issu de notre couche d'export, pas quelque chose que DoorDash publie.delivery_time, delivery_fee et distance sont toutes mesurées depuis l'adresse de livraison : elles ne signifient donc la même chose qu'au sein d'une adresse. rating, reviews et name voyagent avec le restaurant et se comparent très bien. Gardez query pour toujours pouvoir distinguer les lignes.reviews comme une taille d'échantillon indiquant la confiance que mérite le score, non comme le dénominateur d'une moyenne que vous pourriez reconstituer.url. Les noms de restaurants se répètent dans une ville - les chaînes surtout - et une même enseigne peut figurer plusieurs fois dans une liste à des adresses différentes. Le lien du restaurant est la seule valeur de l'export qui identifie un établissement précis plutôt qu'un nom.Fixez l'adresse, collez la liste, et repartez avec les restaurants en lignes - nom, note, nombre d'avis, fenêtre de livraison, frais et distance. Vos 500 premières lignes sont gratuites.
DoorDash est l'une des plus grandes places de marché de livraison de repas aux États-Unis, et pour un très grand nombre de restaurants elle est devenue la vitrine qui compte le plus. Sa page de liste répond à une question précise - quels restaurants livrent à cette adresse - et y répond par un mur de fiches, chacune portant un nom, une note en étoiles, un nombre d'avis, une fenêtre de livraison estimée, des frais de livraison et une distance. Cette conception convient parfaitement à une personne affamée qui choisit son dîner. Elle convient mal à quiconque pose une question sur le marché plutôt que sur un repas : combien de concurrents atteignent ce code postal, comment ils se notent les uns par rapport aux autres, quels frais de livraison ont cours dans cette rue, quels restaurants sont apparus ce mois-ci et lesquels se sont tus. Le DoorDash Scraper y répond en transformant la liste en tableau : une ligne par restaurant, neuf colonnes, exportées en CSV, JSON ou Excel.
La chose la plus importante à comprendre au sujet de ces données est qu'une liste DoorDash est générée pour une adresse de livraison. Ce n'est pas un détail, c'est tout le cadre. La distance est mesurée depuis cette adresse. La fenêtre de livraison est annoncée pour ce trajet. Les frais varient selon le restaurant et selon son éloignement de l'endroit où vous avez demandé la livraison. Même la composition de la liste dépend de l'adresse : déplacez-vous de quelques kilomètres et des restaurants sortent tandis que d'autres entrent. L'export comporte donc une colonne implicite absente du fichier, et la discipline qui rend ces données fiables consiste à la remettre - une adresse par fichier, ou l'adresse stockée à côté de l'exécution. Fusionnez deux adresses sans ce marqueur et vous obtenez un tableau où la même colonne signifie des choses différentes selon les lignes, sans que rien dans les données ne vous avertisse.
Deux autres propriétés méritent d'être anticipées. La note d'un restaurant est une Lifetime Rating sur une échelle de 1 à 5, et DoorDash dit clairement que le calcul exact n'est pas divulgué et qu'il pondère les retours récents ; ce n'est pas la moyenne arithmétique des avis comptés à côté, et elle ne se réconciliera pas avec eux. Utilisez le nombre d'avis comme poids de confiance et taille d'échantillon plutôt que comme dénominateur d'une moyenne que vous pourriez reconstruire. Et les frais de livraison sont le montant annoncé à un visiteur sans abonnement : les membres DashPass ne paient aucuns frais de livraison sur les commandes éligibles atteignant un sous-total minimum, et ces minimums varient eux-mêmes selon le restaurant, la ville et l'heure. Les deux chiffres sont réels et utiles. Les deux décrivent un spectateur précis en un lieu précis à un moment précis, et dire lequel fait la différence entre une analyse qui tient et une qui, discrètement, ne tient pas.
Une note honnête sur les preuves qui sous-tendent cette page. Chaque affirmation ci-dessus est soit le schéma déclaré de l'export - les neuf noms de colonnes, identiques dans nos deux exécutions locales - soit une propriété documentée de DoorDash, tirée du centre d'aide et de la documentation commerçants de DoorDash. Il n'y a ici aucun résultat de collecte, car nous n'en avons aucun : nos deux exécutions ont été lancées contre une URL de substitution plutôt que contre une vraie liste DoorDash et n'ont rien renvoyé, et le service est répertorié en interne comme nécessitant un proxy résidentiel. Cette page ne cite donc aucun nombre de restaurants, aucune note, aucuns frais et aucun délai de livraison, et aucun ne sera ajouté sans qu'un export réel les étaye. Ce que la page décrit - à quoi sert chaque colonne, et ce que DoorDash place à cet endroit - est exact. Commencez gratuitement : vos 500 premières lignes ne coûtent rien et ne nécessitent pas de carte bancaire.