Shared Mobility - Nigeria

  • Nigeria
  • Laut Prognose wird der Umsatz im Shared Mobility-Markt in Nigeria im Jahr 2024 voraussichtlich 4.074,000Mio. € betragen.
  • Bis 2029 wird erwartet, dass sich das Marktvolumen auf 6.157,000Mio. € erhöht, was einem jährlichen Umsatzwachstum von 8,61% (CAGR 2024-2029) entspricht.
  • Innerhalb des Shared Mobility-Marktes ist der größte Marktsegment der Öffentlicher Personennahverkehr-Markt mit einem erwarteten Volumen von 1.470,000Mio. € im Jahr 2024.
  • Die Prognose geht davon aus, dass die Anzahl der Nutzer im Öffentlicher Personennahverkehr-Markt im Jahr 2029 211.300,000Tsd. Nutzer erreichen wird.
  • Die Penetrationsrate, also der Anteil der Nutzer im Verhältnis zur Gesamtbevölkerung, wird voraussichtlich 2024 bei 75,2 % liegen und bis 2029 auf 90,5 % steigen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird auf 41,18€ geschätzt.
  • Im Jahr 2029 wird voraussichtlich 59 % des Gesamtumsatzes im Shared Mobility-Markt in Nigeria online erwirtschaftet.
  • Im weltweiten Vergleich wird erwartet, dass China den höchsten Umsatz generiert, nämlich 335Mrd. € im Jahr 2024.
  • Nigeria verzeichnet einen zunehmenden Trend zur gemeinsamen Mobilität, da immer mehr Menschen in städtischen Gebieten auf Carsharing und Fahrgemeinschaften setzen.

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

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