E-Scooter-Sharing - Deutschland

  • Deutschland
  • Im Jahr 2024 wird der Umsatz im E-Scooter-Sharing-Markt in Deutschland voraussichtlich bei etwa 197,200Mio. € liegen.
  • Laut Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 2029 auf 239,000Mio. € ansteigen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 3,92% (CAGR 2024-2029) entspricht.
  • Die Anzahl der Nutzer im E-Scooter-Sharing-Markt wird laut Prognose im Jahr 2029 bei 12.790,000Tsd. Nutzer liegen.
  • Die Penetrationsrate soll im Jahr 2024 bei 13,8 % liegen und bis 2029 voraussichtlich auf 15,4 % steigen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird auf 17,16€ geschätzt.
  • Im weltweiten Vergleich wird erwartet, dass die USA den höchsten Umsatz generieren (677.100Tsd. € im Jahr 2024).
  • Der E-Scooter-Sharing-Markt in Deutschland boomt, da die Nachfrage nach umweltfreundlichen und kostengünstigen Mobilitätslösungen steigt.

Schlüsselregionen: China, Deutschland, Thailand, Saudi-Arabien, Indien

 
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Analystenmeinung

Das E-Scooter-Sharing wird in städtischen Gebieten immer beliebter, insbesondere bei der jüngeren Generation. Niedrige Fahrpreise in Kombination mit flexiblem Parken machen E-Scooter zu einer wettbewerbsfähigen Form der Mikromobilität.

Methodik

Datenabdeckung:

Die Daten umfassen B2C-Unternehmen. Zahlen basieren auf Buchungen, Umsätzen und Online-Anteilen von E-Scooter-Sharing.

Modellierungsansatz:

Marktgrößen werden mithilfe eines Bottom-up-Ansatzes bestimmt, basierend auf einer für jeden Markt spezifischen Logik. Als Basis zur Bewertung der Märkte nutzen wir Jahresberichte, Drittanbieterstudien und -reporte, nationale Statistikämter, Branchenverbände und Preisdaten. Darüber hinaus nutzen wir relevante Marktindikatoren und Daten von länderspezifischen Verbänden, wie demographische Daten, das BIP, die Konsumausgaben, die Internetdurchdringung und die Nutzung Internet-fähiger Geräte. Diese Daten helfen uns, die Marktgröße für jedes Land individuell zu schätzen.

Prognosen:

Für unsere Prognosen wenden wir verschiedene Prognosetechniken an. Die Auswahl der Prognosetechniken hängt vom Verhalten des jeweiligen Markts ab. Zum Beispiel können Zeitreihenprognosen mithilfe des ARIMA-Modells erstellt werden, wodurch die Stationarität der Daten und kurzfristige Schätzungen ermöglicht werden. Zusätzlich werden die einfache lineare Regression, das Holt-Winters-Verfahren und die exponentielle Trendglättung angewendet.

Zusätzliche Hinweise:

Die Daten werden unter Verwendung aktueller Wechselkurse modelliert. Um Veränderungen in den Marktdynamiken zu berücksichtigen, findet zweimal jährlich ein Update der Märkte statt.

Übersicht

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  • Methodik
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