E-Scooter-Sharing - Weltweit

  • Weltweit
  • Laut Prognose wird das E-Scooter-Sharing-Markt segment im Jahr 2024 weltweit einen Umsatz von etwa 1.789,000Mio. € generieren.
  • Bis zum Jahr 2029 wird erwartet, dass das Marktvolumen auf 2.333,000Mio. € ansteigt, was einem jährlichen Umsatzwachstum von 5,45% entspricht (CAGR 2024-2029).
  • Die Prognose geht davon aus, dass es im Jahr 2029 weltweit etwa 107,400Mio. Nutzer Nutzer im E-Scooter-Sharing-Markt geben wird.
  • Die Penetrationsrate, also der Anteil der Nutzer im Verhältnis zur Gesamtbevölkerung, wird voraussichtlich von 1,2 % im Jahr 2024 auf 1,3 % im Jahr 2029 steigen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird auf 18,97€ geschätzt.
  • Es wird erwartet, dass die USA den größten Anteil am Umsatz im E-Scooter-Sharing-Markt weltweit haben werden, mit prognostizierten 677.100Tsd. € im Jahr 2024.
  • In Deutschland hat das E-Scooter-Sharing einen großen Erfolg erzielt und ist zu einer beliebten Option für die städtische Mobilität geworden.

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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