Online Food Delivery - Deutschland

  • Deutschland
  • Der Umsatz im deutschen Online-Food-Delivery-Markt wird im Jahr 2024 voraussichtlich bei etwa 16,09Mrd. € liegen.
  • Laut einer Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 2029 voraussichtlich 26,89Mrd. € erreichen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 10,82% (CAGR 2024-2029) entspricht.
  • Im deutschen Grocery-Delivery-Markt wird im Jahr 2025 ein Umsatzwachstum von 19,1 % erwartet.
  • Der größte Markt ist der Grocery-Delivery-Markt mit einem erwarteten Volumen von 8,32Mrd. € im Jahr 2024.
  • Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass China den höchsten Umsatz erwartet (410.400,00Mio. € im Jahr 2024).
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU, engl. Average Revenue Per User) im deutschen Grocery-Delivery-Markt wird voraussichtlich im Jahr 2024 bei 345,90€ liegen.
  • Im deutschen Meal-Delivery-Markt wird laut Prognose die Anzahl der Nutzer im Jahr 2029 voraussichtlich bei 38,0Mio. Nutzer liegen.
  • Die Penetrationsrate im deutschen Meal-Delivery-Markt wird voraussichtlich im Jahr 2024 bei 36,2 % liegen.
  • Der Online-Food-Delivery-Markt in Deutschland verzeichnet einen starken Anstieg der Nachfrage aufgrund des wachsenden Bedürfnisses der Verbraucher nach bequemen und zeitsparenden Essensoptionen.
 
Markt
 
Region
 
Regionenvergleich
 
Währung
 

Methodik

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.

Übersicht

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