E-Scooter-Sharing - Europa

  • Europa
  • Der E-Scooter-Sharing-Markt in Europa wird voraussichtlich im Jahr 2024 einen Umsatz von rund 722,800Mio. € verzeichnen.
  • Basierend auf Prognosen wird das Marktvolumen bis 2029 auf 915,900Mio. € ansteigen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 4,85% (CAGR 2024-2029) entspricht.
  • Die Anzahl der Nutzer im E-Scooter-Sharing-Markt wird laut Prognosen im Jahr 2029 bei 47,630Mio. Nutzer liegen.
  • Die Penetrationsrate, also der Anteil der Nutzer im Verhältnis zur Gesamtbevölkerung, wird voraussichtlich im Jahr 2024 bei 5,0 % und im Jahr 2029 bei 5,7 % liegen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU, engl. Average Revenue Per User) wird auf 17,13€ geschätzt.
  • Im weltweiten Vergleich wird der höchste Umsatz im E-Scooter-Sharing-Markt USA erwartet, nämlich 677.100Tsd. € im Jahr 2024.
  • In Deutschland ist der E-Scooter-Sharing-Markt aufgrund der strengen gesetzlichen Vorschriften und der hohen Nachfrage nach umweltfreundlichen Mobilitätslösungen stark im Aufschwung.

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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