Quick Commerce - Australien

  • Australien
  • Das Quick-Commerce-Segment in Australien wird voraussichtlich im Jahr 2024 einen Umsatz von etwa 1,07Mrd. € generieren.
  • Gemäß Prognosen wird das Marktvolumen im Jahr 2029 einen Wert von 1,49Mrd. € erreichen.
  • Dies entspricht einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 6,85% (CAGR 2024-2029).
  • Die Anzahl der Nutzer im Quick-Commerce-Segment wird laut Prognosen im Jahr 2029 bei 4,5Mio. Nutzer liegen.
  • Die Penetrationsrate, also der Anteil der Nutzer am Gesamtmarkt, wird voraussichtlich im Jahr 2024 bei 12,2 % und im Jahr 2029 bei 15,9 % liegen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird bei 326,90€ erwartet.
  • Im globalen Vergleich zeigt sich, dass China voraussichtlich den höchsten Umsatz generieren wird, nämlich 74.960,00Mio. € im Jahr 2024.
  • Australien ist ein aufstrebender Markt für Quick Commerce, da die Nachfrage nach schneller und bequemer Lieferung von Lebensmitteln und anderen Produkten stetig steigt.
 
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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