Restaurant Delivery - Deutschland
- Deutschland
- Das Markt Restaurant-to-Consumer Delivery in Deutschland wird voraussichtlich im Jahr 2024 einen Umsatz von etwa 0,00 verzeichnen.
- Laut Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 0 auf 0,00 steigen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 0 (CAGR 2024-0) entspricht.
- Die Anzahl der Nutzer im Markt Restaurant-to-Consumer Delivery wird laut Prognose im Jahr 0 etwa 0,00 betragen.
- Die Penetrationsrate, also der Anteil der Nutzer im Verhältnis zur Gesamtbevölkerung, wird im Jahr 2024 voraussichtlich bei 0,00 liegen und im Jahr 0 voraussichtlich 0,00 erreichen.
- Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird voraussichtlich bei 0,00 liegen.
- Im weltweiten Vergleich wird der größte Umsatz im Markt Restaurant-to-Consumer Delivery USA erwartet, nämlich 34.270,00Mio. € im Jahr 2024.
- Der Restaurant Delivery Markt in Deutschland verzeichnet einen starken Anstieg aufgrund des gesteigerten Bedarfs an bequemen und schnellen Essenslieferungen.
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
- Nutzer
- Weltweiter Vergleich
- Methodik
- Marktindikatoren
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