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Shared Mobility - Norwegen

Norwegen

  • Der norwegische Shared Mobility-Markt wird laut Prognose im Jahr **** einen Umsatz von etwa *****Mrd. € erreichen.
  • Bis zum Jahr **** wird ein Marktvolumen von *****Mrd. € erwartet, was einem jährlichen Umsatzwachstum von ****% (CAGR *********) entspricht.
  • Das größte Segment im Shared Mobility-Markt in Norwegen ist der Markt für Flugtickets, der im Jahr **** voraussichtlich ein Volumen von *****Mrd. € erreichen wird.
  • Laut Prognose wird die Anzahl der Nutzer im Marktsegment Öffentlicher Personennahverkehr bis **** voraussichtlich *****Mio. Nutzer betragen.
  • Die Penetrationsrate, also der Anteil der Nutzer an der Gesamtbevölkerung, wird im Jahr **** bei **** % liegen und bis **** voraussichtlich auf **** % sinken.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird auf ******€ geschätzt.
  • Im Jahr **** wird voraussichtlich ** % des Gesamtumsatzes im norwegischen Shared Mobility-Markt online erwirtschaftet.
  • Im weltweiten Vergleich wird der größte Umsatz im Shared Mobility-Markt China erwartet, nämlich ***Mrd. € im Jahr ****.
  • Norwegen ist ein Vorreiter im Bereich Shared Mobility, mit einer starken Akzeptanz für Carsharing und dem Ausbau von Elektrofahrzeugen in der Flotte.

Umsatz

Vertriebskanäle

Analystenmeinung

Norwegens Shared Mobility-Markt hat sich in den letzten Jahren dynamisch entwickelt, mit einer Vielzahl von Anbietern, die innovative Dienste anbieten, um den Bedürfnissen der Verbraucher gerecht zu werden.

Kundenpräferenzen:
Die norwegischen Verbraucher schätzen umweltfreundliche Transportmöglichkeiten, was dazu führt, dass Dienste wie Elektroautos, Fahrräder und E-Scooter immer beliebter werden. Flexibilität und Bequemlichkeit sind ebenfalls wichtige Faktoren, die die Wahl der Shared Mobility-Dienste beeinflussen.

Trends auf dem Markt:
Ein Trend, der in Norwegen deutlich zu beobachten ist, ist die Integration verschiedener Mobilitätsdienste in eine einzige App. Dies ermöglicht es den Verbrauchern, nahtlos zwischen verschiedenen Transportmitteln zu wechseln und ihre Reisen effizienter zu gestalten. Darüber hinaus gewinnen Carsharing-Dienste in Städten an Beliebtheit, da sie eine kostengünstige Alternative zum Besitz eines eigenen Autos darstellen.

Lokale Besonderheiten:
Norwegen zeichnet sich durch eine gut ausgebaute Infrastruktur für Elektrofahrzeuge aus, was die Akzeptanz von Elektroautos und E-Scootern im Land weiter vorantreibt. Die Regierung unterstützt auch aktiv nachhaltige Mobilitätslösungen durch Anreize wie Steuervergünstigungen für Elektrofahrzeuge.

Grundlegende makroökonomische Faktoren:
Die hohe Kaufkraft der norwegischen Bevölkerung und das Umweltbewusstsein tragen dazu bei, dass der Shared Mobility-Markt florierend ist. Darüber hinaus spielen die strengen Umweltauflagen und die Bemühungen zur Reduzierung der CO2-Emissionen eine wichtige Rolle bei der Gestaltung des Marktes für gemeinsame Mobilität in Norwegen.

Nutzer

Demografische Nutzerdaten

Weltweiter Vergleich

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.

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