Quick Commerce - Ungarn

  • Ungarn
  • Laut Prognose wird das Markt Quick Commerce market in Ungarn im Jahr 2024 einen Umsatz von etwa 38,00Mio. € erreichen.
  • Bis zum Jahr 2029 wird erwartet, dass das Marktvolumen auf 54,14Mio. € steigt, was einem jährlichen Umsatzwachstum von 7,34% (CAGR 2024-2029) entspricht.
  • Die Prognose besagt auch, dass im Jahr 2029 die Anzahl der Nutzer in Ungarn bei 1,0Mio. Nutzer liegt.
  • Die Penetrationsrate, also der Anteil der Nutzer am Gesamtmarkt, wird voraussichtlich von 7,1 % im Jahr 2024 auf 10,3 % im Jahr 2029 steigen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird auf 53,55€ geschätzt.
  • Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass China voraussichtlich den höchsten Umsatz erzielen wird, nämlich 74.960,00Mio. € im Jahr 2024.
  • In Ungarn erlebt der Quick Commerce Markt derzeit ein starkes Wachstum, da Verbraucher zunehmend nach bequemen und schnellen Lösungen für ihre Einkäufe 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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  • Weltweiter Vergleich
  • Methodik
  • Marktindikatoren
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