Restaurant Delivery - Kolumbien | Statista Marktprognose

Im Jahr 2024 wird der Umsatz im Markt Restaurant Delivery in Kolumbien voraussichtlich etwa 478,40Mio. € erreichen.
Laut Prognose wird das Marktvolumen bis 2028 auf 599,00Mio. € steigen, was einem jährlichen Wachstum von 5,56% (CAGR 2024-2028) entspricht.
Die Anzahl der Nutzer im Markt Restaurant Delivery wird laut Prognose im Jahr 2028 bei 14,1Mio. Nutzer liegen.
Die Penetrationsrate wird voraussichtlich von 0,2 % im Jahr 2024 auf 0,3 % im Jahr 2028 steigen.
Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird auf 41,11€ geschätzt.
Im Vergleich zu anderen Ländern wird erwartet, dass die USA im Jahr 2024 den höchsten Umsatz generieren (34,27Mrd. €).
In Kolumbien erlebt der Restaurant-Liefermarkt derzeit einen Aufschwung, da immer mehr Konsumenten bequem von zu Hause aus speisen möchten.

Definition:

Der Restaurant Delivery-Markt umfasst die Lieferung von Mahlzeiten, die direkt von den Restaurants durchgeführt wird. Die Bestellung kann über Plattformen (z. B. Delivery Hero, Just Eat) oder direkt über die Website eines Restaurants erfolgen (z. B. Domino's). Die Aggregationsdienste sammeln die Menüs unabhängiger Restaurants und spezialisierter Lieferdienste. Mit anderen Worten legen sie lediglich die technische Grundlage für die Durchsuchbarkeit von Restaurants und die Abwicklung von Transaktionen. Das Restaurant selbst kümmert sich um den Lieferprozess.

Zusätzliche Informationen:

Der Umsatz umfasst den Bruttowarenwert (GMV), definiert als der Gesamtwert der Verkaufsdollar für Waren/Lebensmittel, die über den Online-Food-Delivery-Marktplatz verkauft werden. Nutzer- und Umsatzzahlen repräsentieren B2C-Dienstleistungen.

Online bestellte Speisen, die direkt durch das Restauraunt geliefert werden, egal ob sie über eine Plattform (z.B. Lieferando) oder eine Restaurant-Website (z.B. Domino´s) bestellt wurden
Online-Bestellung von Speisen zur Selbstabholung
Anmerkung: Umsatzzahlen geben den Gross Merchandise Value (GMV) wieder

Telefonbestellungen
Unzubereitet gelieferte Lebensmittel (z.B. Hello-Fresh)
Online bestellte Mahlzeiten, die über eine Plattform bestellt und durch diese Plattform ausgeliefert werden (z.B. Deliveroo)

Das Modell Restaurant-to-Consumer Delivery hat sich in kurzer Zeit einen Namen gemacht, da es Restaurants weltweit einen unkomplizierten Wechsel von telefonischen Bestellungen zu Online-Bestellungen ermöglicht hat. Unternehmen wie JustEat, Delivery Hero oder Takeaway.com haben die globalen Märkte im vergangenen Jahrzehnt stark vorangetrieben und globale Fast-Food-Ketten wie Domino's haben ihre digitale Strategie ebenfalls angepasst. Durch den harten Wettbewerb sind die Margen kleiner geworden, da sich die Unternehmen gegenseitig die Kunden abwerben. Der Markt befindet sich in seiner Konsolidierungsphase und in sämtlichen Regionen finden große M&A-Transaktionen statt. Da die Nutzungsraten für dieses Segment schon jetzt sehr hoch sind, ist davon auszugehen, dass es in den nächsten Jahren nur noch langsam wachsen und sich womöglich anderen Lieferdienstmodellen annähern wird.

Data coverage:

The data encompasses B2C enterprises. Figures are based on transaction values / revenues / assets under management and user data of relevant services and products offered within the FinTech market.

Modeling approach / Market size:

Market sizes are determined through a combined top-down and bottom-up approach, building on a specific rationale for each market segment. As a basis for evaluating markets, we use annual financial reports of key players, industry reports, third-party reports, publicly available databases, and survey results from primary research (e.g., the Statista Global Consumer Survey). In addition, we use relevant key market indicators and data from country-specific associations, such as GDP, consumer spending, population, internet penetration, smartphone penetration, credit card penetration, and online banking penetration. This data helps us estimate the market size for each country individually.

Forecasts:

In our forecasts, we apply diverse forecasting techniques. The selection of forecasting techniques is based on the behavior of the relevant market. For example, the S-curve function and exponential trend smoothing are well suited for forecasting digital products and services due to the non-linear growth of technology adoption.

Additional notes:

The market is updated twice a year in case market dynamics change. The impact of the COVID-19 pandemic and the Russia-Ukraine war is considered at a country-specific level.

Dieser Report enthält weitere Informationen passend zum Digital Markt im PDF-Format.