Quick Commerce - Niederlande

  • Niederlande
  • Im Jahr 2024 wird der Umsatz im Markt Quick Commerce in den Niederlanden voraussichtlich rund 508,80Mio. € betragen.
  • Laut Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 2029 auf 785,00Mio. € steigen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 9,06% entspricht (CAGR 2024-2029).
  • Die Prognose geht davon aus, dass im Jahr 2029 etwa 3,5Mio. Nutzer Nutzer im Markt Quick Commerce in den Niederlanden aktiv sein werden.
  • Die Penetrationsrate wird voraussichtlich von 13,3 % im Jahr 2024 auf 19,5 % im Jahr 2029 steigen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU, engl. Average Revenue Per User) wird auf 216,10€ geschätzt.
  • Im weltweiten Vergleich wird der größte Umsatz im Markt Quick Commerce China erwartet, mit 74.960,00Mio. € im Jahr 2024.
  • Die Niederlande sind ein führender Markt für Quick Commerce mit einer starken Nachfrage nach schnellen und bequemen Lieferungen.
 
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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