Grocery Delivery - Schweiz

  • Schweiz
  • Der Markt Grocery Delivery in der Schweiz verzeichnet im Jahr 2024 einen erwarteten Umsatz von etwa 0,00.
  • Laut Prognose wird das Marktvolumen bis 0 auf 0,00 steigen, was einem jährlichen Wachstum von 0 (CAGR 2024-0) entspricht.
  • Das größte Marktsegment ist dabei Retail Delivery, das im Jahr 2024 ein erwartetes Volumen von 1.872,00Mio. € aufweist.
  • Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass China mit einem erwarteten Umsatz von 244.100,00Mio. € im Jahr 2024 den höchsten Umsatz generieren wird.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) im Markt Grocery Delivery in der Schweiz wird im Jahr 2024 voraussichtlich bei 0,00 liegen.
  • Die Anzahl der Nutzer wird laut Prognose im Jahr 0 etwa 0,00 betragen.
  • Die Penetrationsrate im Markt Grocery Delivery in der Schweiz wird 2024 voraussichtlich bei 0,00 liegen.
  • Aufgrund der hohen Nachfrage nach Convenience und Zeitersparnis ist der Online-Lebensmittel-Liefermarkt in der Schweiz stark im Aufwind.
 
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
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