Shared Mobility - Indien

  • Indien
  • Im Jahr 2024 wird der Umsatz im Shared Mobility-Markt in Indien voraussichtlich etwa 89.020,000Mio. € betragen.
  • Laut Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 2029 voraussichtlich 125.900,000Mio. € erreichen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 7,18% (CAGR 2024-2029) entspricht.
  • Das größte Marktsegment in Indien ist der Flugtickets-Markt mit einem erwarteten Volumen von 47.820,000Mio. € im Jahr 2024.
  • Die Anzahl der Nutzer im Öffentlicher Personennahverkehr-Markt wird laut Prognose im Jahr 2029 voraussichtlich 1.204,000Mio. Nutzer betragen.
  • Die Penetrationsrate wird im Jahr 2024 voraussichtlich bei 76,4 % liegen und im Jahr 2029 voraussichtlich 88,1 % erreichen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU, engl. Average Revenue Per User) wird voraussichtlich bei 150,40€ liegen.
  • Im Jahr 2029 wird voraussichtlich 71 % des Gesamtumsatzes im Shared Mobility-Markt in Indien online erwirtschaftet.
  • Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass der größte Umsatz China erwartet wird, nämlich 338Mrd. € im Jahr 2024.
  • Indien ist ein aufstrebender Markt für Shared Mobility, der von einer wachsenden urbanen Bevölkerung und einer steigenden Nachfrage nach umweltfreundlichen Transportlösungen getrieben wird.

Schlüsselregionen: USA, Saudi-Arabien, Deutschland, Malaysia, Indien

 
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Analystenmeinung

Der Shared Mobility Markt besteht aus zwei Segmenten, Gemeinsame Fahrten und Gemeinsam genutzte Fahrzeuge. Beide stellen verschiedene Formen von Mobilität für die Nutzer bereit.

Insbesondere in städtischen Ökosystemen bieten die Dienstleistungen des Segments Gemeinsame Fahrten einzigartige Möglichkeiten für die Zukunft der Mobilität. Dieses Segment zeichnet sich durch hohe Flexibilität, niedrige Kosten sowie durch kurze und mittellange Strecken aus. In Zeiten der Connected Services sind die meisten dieser Segmente weltweit stark digitalisiert und nutzen einfache Apps oder andere web-integrierte Apps, die mobile Buchungen über das Smartphone ermöglichen. Dies erleichtert die Customer Journey, indem die Zeitkosten reduziert werden und die Nutzung der Dienstleistungen weniger komplex wird.

Das Segment Gemeinsam genutzte Fahrzeuge umfasst die konventionellen Mobilitätsdienste. Diese Dienstleistungen sind in allen Ländern der Welt etabliert und benötigen manchmal Knotenpunkte oder eine Infrastruktur oder sind mit staatlichen Institutionen verbunden. Im Vergleich zu dem Segment Gemeinsame Fahrten ermöglichen die Dienstleistungen dieses Segments eine effizientere Beförderung einer großen Anzahl von Fahrgästen pro Fahrt. Im Zusammenhang mit dem künftigen Mobilitätswandel, der darauf abzielt, die Umweltauswirkungen von Mobilität zu reduzieren, spielt dieses Segment eine wichtige Rolle. Die aufgeführten Untersegmente spiegeln die von einer Bevölkerung meistgenutzten Mobilitätsdienste wider, deren Durchdringungsrate weltweit über 50 % liegt und in einigen Ländern sogar 80 % erreicht.

Methodik

Datenabdeckung:

Die Daten umfassen B2C-Unternehmen. Zahlen basieren auf Buchungen, Umsätzen und Online-Anteilen von Autovermietungen, Ridehailing, Taxis, Carsharing, Bikesharing, E-Scooter- und Moped-sharing, Zug-, Bus- und Flugtickets sowie im öffentlichen Personennahverkehr.

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. Für die Schätzung des Nutzeraufkommens und der Buchungen verwenden wir zusätzlich Daten der Statista Consumer Insights Global Umfrage. 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

  • Umsatz
  • Vertriebskanäle
  • Analystenmeinung
  • Nutzer
  • Beförderungsmethode
  • Demografische Nutzerdaten
  • Weltweiter Vergleich
  • Methodik
  • Marktindikatoren
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