Retail Delivery - Portugal

  • Portugal
  • Im Jahr 2024 wird der Umsatz im Markt Reail Delivery in Portugal voraussichtlich bei etwa 237,90Mio. € liegen.
  • Laut Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 2029 voraussichtlich 345,50Mio. € erreichen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 7,75% (CAGR 2024-2029) entspricht.
  • Im gleichen Jahr wird die Anzahl der Nutzer im Markt Reail Delivery in Portugal laut Prognose bei 2,7Mio. Nutzer liegen.
  • Die Penetrationsrate wird 2024 bei 20,9 % liegen und voraussichtlich im Jahr 2029 27,1 % erreichen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU, engl. Average Revenue Per User) wird voraussichtlich bei 111,10€ liegen.
  • Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass USA voraussichtlich den höchsten Umsatz im Jahr 2024 erzielen wird (179.300,00Mio. € ).
  • In Portugal zeigt sich ein aktueller Trend im Retail Delivery Markt, bei dem eine steigende Anzahl von Einzelhändlern auf innovative Technologien setzt, um die Lieferung an ihre Kunden zu optimieren.
 
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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  • Marktindikatoren
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