オンライン食料品マーケット サイズとシェア 2020 to 2026
市場規模：カテゴリー別（乳製品・朝食製品、生鮮食品、スナック・飲料、肉・魚介類、主食・調理必需品）、購入者タイプ別（ワンタイム、定期購入）、配送タイプ別（宅配、クリック＆コレクト）、最終用途別（個人、販売業者）、業界分析レポート、地域別展望、成長ポテンシャル、予測
レポートID: GMI4870
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発行日: November 2020
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レポート形式: PDF
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著者:
Preeti Wadhwani,
オンライン食料品市場サイズ
オンライン食料品市場規模は、2020年と2026年の間に約28%のCAGRで拡大すると予想されます。 経済成長の都市化と繁栄する電子商取引部門は、業界成長を牽引する重要な要因です。
オンライン小売業者は、市場需要に積極的に影響を及ぼすデリバリータイムラインを減らすために効率的なサプライチェーンを開発しています。 たとえば、2020年6月、Paytm Mallは、電子商取引会社であるPaytm Mallは、食料品の同日配送を実施し、顧客に商品を多様化する計画を発表しました。 戦略は、COVID-19ロックダウン期間中、インド各地のティアIIおよびティアIII都市の消費者に食料品のエッセンシャルを迅速に配信できるようにしました。
オンライン食料市場のプレイヤーは、いくつかのレンガと乳鉢食料品店の一時的な閉鎖のアカウントで2020年度の四半期売上高の急増を観察しました。 2020年4月、インドのオンライン食料品店であるBigBasketは、前COVID-19と比較して新規顧客の数で84%の成長を報告し、保持率は約60%増加しました。
食料品のショッピングに関連する消費者行動を変更するには、市場リーダーが費用対効果の高いオンライン体験を提供し、その提供や顧客ロイヤルティを拡大することを奨励しました。 但し、在庫及び在庫の能力を減少させ、運用製造設備の欠如は、産業拡大を制限する場合があります。
オンライン食料品市場分析
英国オンライン食料品市場での新鮮な農産物カテゴリは、2026年までに32%以上のCAGRで成長するように計画されています。 全国の消費者の約40%は、新鮮な食料品の宅配でオンラインショッピングを試してみました。 高品質の新鮮な農産物への利便性と簡単なアクセシビリティは、オンライン食料品店を選ぶための消費者の間で重要な考慮事項です。 これは、顧客満足を改善し、市場で競争力を維持するために、差別化されたビジネスモデルを開発する企業を奨励しました。
COVID-19パンデミックは、英国における食料品小売店の大手企業であり、消費者の需要が高まっています。 たとえば、2020年9月には、J Sainsbury PLCには、週に700,000のオンライン食料品の注文を処理する1,000の追加オンラインデリバリーバンが含まれています。 Tesco PLC、Asdaの店株式会社およびMorrisonsのような他の小売業者はより多くの顧客に役立つために受渡し時間を拡大し、短期の市場占有率を高めます。
クリック&コレクトモデルは、買い物客が商品を拾う際の利便性を要求する前提条件となっています。 このモデルは、オンラインで製品を注文し、あらかじめ決められた場所でそれらを拾う消費者を含みます。 Doddle Parcel Services Ltd.は、2019年3月に、2,000人の米国消費者が調査した結果、注文への迅速かつ安価なアクセスにより、68%のクリックと配送方法の収集を優先しました。 クリック&収集方法は、コレクション、フルフィルメント、および非プロフェッショナルなデリバリーサービスを排除するためのさまざまなオプションの規定とともに、自社製品の配送を経由して消費者に完全な制御を提供します。
コスト効率性は、ゼロまたは最小限の配送コストを提供するため、消費者の間でクリック&収集モデルの採用のための別の主な要因です。 消費者が製品の品質をチェックし、その利便性で注文をピックアップし、輸送コストを節約することができます。 モデルは小売業者にも有益であり、配送業者やレンタカーの雇用の必要性を排除し、ワンタイムのコストを支払い、クリック&収集システムを設定します。
サブスクリプションベースの購入モデルセグメントは、2026年までに30%以上の成長を登録するために表彰されます。 サブスクリプションモデルは、顧客が中断することなく食料品を購入し、定期的に特定の製品を受け取ることを可能にします。 柔軟性の利点といつでもキャンセルは、消費者に簡単にオプトインおよびオプトアウトオプションを提供します。 また、追加の配送料を支払うことなく、消費者は特定の期間に宅配を受け取ることができます。 オンライン食料品市場参加者は、サブスクリプションベースの配送サービスモデルを使用して、収益を促進し、柔軟な請求オプションを有効にします。
欧州オンライン食料品市場は、上記の30%のシェアのために占めています 2019. 英国、ドイツ、スペイン、フランス、イタリアなどの国でのオンラインショッピングの大手小売食料品チェーンと成長の人気の存在は、地域の市場成長を促進しています。 COVID-19パンデミックは、業界に大きな短期的なブーストを提供します。 英国の2,000人の消費者からスーパーマーケットのブランドであるウェイトローズ&パートナーズによると、60%は、主な理由として40%の引用の利便性でパンデミック以来、食料品のためにオンラインで買い物しました。
さらに、政府の行政や金融機関が、ウイルススプレッドを含むデジタル決済方法の使用を促進することに重点を置いているのは、市場収益を上げる可能性があります。 2020年3月、欧州銀行局(EBA)が採用する決済会社を指示 無接触の支払い ウイルスを拡散する危険性を減らすため。
オンライン食料品市場シェア
オンライン食料品業界は、世界中の複数の小人や大きな選手の存在と非常に競争しています。 企業は、新領域の拡大を通じて、他社の競争優位性を獲得するための買収とパートナーシップに従事しています。
主要なオンライン食料品市場参加者には、
これらの企業は、革新的な技術を採用し、顧客の納期をスピードアップするために研究開発活動に投資しています。
COVID-19パンデミックの影響
COVID-19のこれまでにないアウトブレイクは、レンガや乳鉢店からオンライン食料品店へシフトする個人にとって大きな要因として登場しました。 調査に従ってによる シックリー、ニューヨークに拠点を置くデジタル買い物客マーケティングプラットフォーム、2020年10月には、COVID時間と比較して18%のオンライン食料品ユーザーがありました。
2019年、カナダの個人ユーザーは、市場収益シェアの65%以上を占めています。 消費者の移行は、ビジネス戦略の改善に重点を置いた食料品を説得しています。
オンライン食料品市場調査報告書には、業界の詳細な報道が含まれています 2016年から2026年までのUSDの収益の面での見積もりと予測 以下のセグメントの場合:
市場、カテゴリ別
市場、購入者のタイプによって
市場、配達タイプによって
市場、エンド使用による
上記情報は、以下の地域・国に提供しております。: : :
研究方法論、データソース、検証プロセス
本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。
6ステップの研究プロセス
1. 研究設計とアナリストの監督
GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。
私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。
2. 一次研究
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3. データマイニングと市場分析
データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。
4. 市場規模算定
私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます：
✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容
✓ 抑制要因と緩和シナリオ
✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線パラメータ
✓ マクロ経済の代演内容（GDP成長、インフレ、通貨）
✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。
私たちの3層構造の検証プロセスは、データの信頼性を最大化します：
✓ 統計的検証
✓ 専門家検証
✓ 市場実態チェック
信頼性と信用
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