Meal Delivery - Deutschland
- Deutschland
- Der Markt für die Lieferung von Mahlzeiten in Deutschland wird voraussichtlich im Jahr 2024 einen Umsatz von etwa 7,11Mrd. € verzeichnen.
- Laut Prognose wird das Marktvolumen bis 2029 auf 9,89Mrd. € ansteigen, was einem jährlichen Umsatzwachstum von 6,82% (CAGR 2024-2029) entspricht.
- Das größte Marktsegment in Deutschland ist die Plattform-zu-Konsumenten-Lieferung mit einem erwarteten Volumen von 6,58Mrd. € im Jahr 2024.
- Im internationalen Vergleich wird China der höchste Umsatz erwartet (171.100,00Mio. € im Jahr 2024).
- Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) im Markt für die Lieferung von Mahlzeiten in Deutschland wird voraussichtlich im Jahr 2024 bei 258,90€ liegen.
- Die Anzahl der Nutzer wird laut Prognose im Jahr 2029 etwa 34,2Mio. Nutzer betragen.
- Die Penetrationsrate im Markt für die Lieferung von Mahlzeiten in Deutschland wird voraussichtlich im Jahr 2024 bei 33,0 % liegen.
- Der Markt für Online-Lieferung von Mahlzeiten in Deutschland zeigt einen starken Trend hin zu bequemer und schneller Nahrungszustellung.
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
- Umsatz
- Demographische Daten
- Weltweiter Vergleich
- Methodik
- Nutzer
- Marktindikatoren
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