Quick Commerce - Deutschland

  • Deutschland
  • Der Quick-Commerce-Umsatz in Deutschland wird voraussichtlich im Jahr 2024 bei rund 0,93Mrd. € liegen.
  • Laut Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 2029 einen Wert von 1,46Mrd. € erreichen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 9,44% (CAGR 2024-2029) entspricht.
  • Die Nutzerzahl im Quick-Commerce-Segment wird gemäß der Prognose im Jahr 2029 bei 5,0Mio. Nutzer liegen.
  • Die Penetrationsrate, also der Anteil der Quick-Commerce-Nutzer an der Gesamtbevölkerung, wird im Jahr 2024 bei 4,0 % liegen und voraussichtlich im Jahr 2029 auf 6,0 % steigen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird bei 277,10€ erwartet.
  • Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass China den höchsten Umsatz erzielen wird, nämlich 74.180,00Mio. € im Jahr 2024.
  • Der Quick-Commerce-Markt in Deutschland erlebt einen Boom, da Verbraucher zunehmend nach bequemen und schnellen Einkaufsmöglichkeiten suchen.
 
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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  • Methodik
  • Marktindikatoren
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