Quick Commerce - Deutschland

  • Deutschland
  • Der Quick-Commerce-Umsatz in Deutschland wird voraussichtlich im Jahr 2024 bei rund 0,94Mrd. € liegen.
  • Laut Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 2028 einen Wert von 1,40Mrd. € erreichen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 10,47% (CAGR 2024-2028) entspricht.
  • Die Nutzerzahl im Quick-Commerce-Segment wird gemäß der Prognose im Jahr 2028 bei 4,7Mio. Nutzer liegen.
  • Die Penetrationsrate, also der Anteil der Quick-Commerce-Nutzer an der Gesamtbevölkerung, wird im Jahr 2024 bei 4,0 % liegen und voraussichtlich im Jahr 2028 auf 5,6 % steigen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird bei 280,00€ erwartet.
  • Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass in China den höchsten Umsatz erzielen wird, nämlich 74.960,00Mio. € im Jahr 2024.
  • Der Quick-Commerce-Markt in Deutschland erlebt einen Boom, da Verbraucher zunehmend nach bequemen und schnellen Einkaufsmöglichkeiten suchen.
 
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Analystenmeinung

Da die Verbrauchertrends in Richtung Ultra-Convenience gehen und die Ansprüche der Verbraucher steigen, ist das Wachstum des Lebensmittel-Start-ups Quick Commerce explodiert. Ende 2021 dominierten Getir, Flink und Gorillas die europäischen Märkte mit insgesamt mehr als 350 Standorten. Da sich die Nachfrage jedoch zu verlangsamen beginnt, werden diese Unternehmen ihre Aktivitäten zurückfahren. In diesem Zusammenhang sind auch mehr Übernahmen zwischen Anbietern von Mahlzeitendiensten und Anbietern von Fertiggerichten zu beobachten, wie z. B. der Erwerb einer Mehrheitsbeteiligung an Glovo durch Delivery Hero.

China führt das Quick-Commerce-Segment der Online-Lebensmittelzustellung an, was auf die rasche Zunahme der Internetnutzer, etablierte Akteure und einen reifen digitalen Markt zurückzuführen ist. Akteure wie MissFresh und Meituan dominieren den Markt.

Methodik

Data coverage:

The data encompasses B2C enterprises. Figures are based on transaction values / revenues / assets under management and user data of relevant services and products offered within the FinTech market.

Modeling approach / Market size:

Market sizes are determined through a combined top-down and bottom-up approach, building on a specific rationale for each market segment. As a basis for evaluating markets, we use annual financial reports of key players, industry reports, third-party reports, publicly available databases, and survey results from primary research (e.g., the Statista Global Consumer Survey). In addition, we use relevant key market indicators and data from country-specific associations, such as GDP, consumer spending, population, internet penetration, smartphone penetration, credit card penetration, and online banking penetration. This data helps us estimate the market size for each country individually.

Forecasts:

In our forecasts, we apply diverse forecasting techniques. The selection of forecasting techniques is based on the behavior of the relevant market. For example, the S-curve function and exponential trend smoothing are well suited for forecasting digital products and services due to the non-linear growth of technology adoption.

Additional notes:

The market is updated twice a year in case market dynamics change. The impact of the COVID-19 pandemic and the Russia-Ukraine war is considered at a country-specific level.

Übersicht

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