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『Databook』2026年第1四半期版更新：アジア太平洋地域のクイックコマース市場規模および予測（金額・数量別）

『Databook』2026年第1四半期版更新：アジア太平洋地域のクイックコマース市場規模および予測（金額・数量別）


Asia Pacific Quick Commerce Market Size & Forecast by Value and Volume Across Databook Q1 2026 Update

PayNXT360によると、アジア太平洋地域のクイックコマース市場は年率11.7％の成長が見込まれ、2025年までに1,232億米ドルに達すると予測されています。 同地域のクイックコマース市場は2020年から2024年にかけ... もっと見る

　

　

出版社
PayNXT360
ペイネクスト360
出版年月
2026年2月14日
電子版価格
US$6,900
シングルユーザライセンス
ライセンス・価格情報／注文方法はこちら
納期
2営業日程度
ページ数
1,960
言語
英語

日本語のページは自動翻訳を利用し作成しています。
実際のレポートは英文のみでご納品いたします。


　

サマリー

PayNXT360によると、アジア太平洋地域のクイックコマース市場は年率11.7％の成長が見込まれ、2025年までに1,232億米ドルに達すると予測されています。

同地域のクイックコマース市場は2020年から2024年にかけて堅調な成長を見せ、年平均成長率（CAGR）26.2％を記録した。この上昇傾向は今後も続き、2025年から2029年にかけてはCAGR8.2％で成長すると予測されている。 2029年末までに、クイックコマース市場は2024年の1,103億米ドルから、約1,691億米ドルへと拡大すると予測されています。

主なトレンドと推進要因

1. スーパーアプリとプラットフォーム・エコシステムを軸としたクイックコマースの成長
• アジア太平洋地域におけるクイックコマースは、独立して運営されるのではなく、大規模なプラットフォーム・エコシステムに組み込まれる傾向が強まっている。中国では、「インスタントリテール」が、美団（Meituan）やアリババ（タオバオ・シャオウ／Ele.me）といったプラットフォーム間の主要な競争の場となっている。 中国の「インスタント・リテール」市場は2024年に約7,800億人民元に達し、実物商品のオンライン小売市場の約6％を占めており、両社が食料品や一般商品の30分配送を推進する中、成長を続けています。
• インドでは、Blinkit（Zomato傘下）、Zepto、Swiggy Instamartがクイックコマースを牽引しており、密集したダークストアのネットワークから、食料品や日用品を10～20分で配達している。 ロイターの報道によると、2024年時点でクイックコマースはすでにインドのオンライン食料品注文の約3分の2を占め、GMVは60億～70億米ドルに達している。東南アジアでは、Grabのようなスーパーアプリが、モビリティや決済サービスに加え、食料品や日用品の配送サービスを統合している。 Grabのオンデマンド事業（GrabMartを含む）は、2025年4月から5月にかけてGMVが前年比19％増を記録し、食料品・日用品が今やより広範なスーパーアプリの利用習慣の一部となっていることを浮き彫りにした。
• アジア太平洋地域は世界のeコマース売上高の半分以上（2024年には約57％）を占めており、中国、韓国、そして急成長中のインドが普及率を牽引している。スーパーアプリは、クイックコマースのユースケースをクロスセルできる、デジタルネイティブな大規模なユーザーベースを有している。 強力なモバイル接続性が基盤となっている。GSMAの推計によると、2024年にアジア太平洋地域においてモバイル技術は9,500億米ドルの経済価値（GDPの5.6％）を生み出した。5Gおよびネットワークへの投資が継続される中、主要都市ではアプリベースの即時小売が普及しつつある。
• 各プラットフォームは、既存のフードデリバリーやライドシェアの物流車両、加盟店との関係、電子ウォレットを活用し、比較的低い限界コストで利用頻度の高い食料品配送サービスを追加している。 プラットフォーム中心のクイックコマースは、中国、インド、東南アジア全域でさらに活発化する見込みであり、より多くのスーパーアプリが食料品・インスタント小売を中核事業として追加・拡大し、経済的に許容される二線都市へと進出していくでしょう。
• 競争の激しさは今後も続く見込みだ。中国では、規制当局がすでにインスタントコマース・プラットフォーム間の過度な値引きや価格競争を懸念しており、デフレリスクについて警告を発している。これは、価格設定や販促戦略に対するさらなる監督の必要性を示唆している。
• 今後2～4年の間に、この傾向により、同地域のクイックコマースにおける商品発見、決済、物流を少数の巨大なエコシステムプレーヤーが支配する一方、小規模な独立系アプリは、それらの規模に追いつくのに苦戦し、事業運営の相互補填に苦慮することになると予想される。

2. フルフィルメントを小売業者やコンビニチェーンの自社ネットワークへ移行
• 従来の食料品店やコンビニエンスストアは、この分野をプラットフォームに完全に委ねるのではなく、自社の店舗や倉庫ネットワークに迅速な配送機能を構築、あるいは統合している。
• オーストラリアでは、ウールワースがMILKRUNブランドを自社のエコシステムに統合した。 2024年末までに、MILKRUN（現在はウールワース傘下）は2,500以上の郊外地域に拡大し、エンデバー・グループの「Jimmy Brings」とライセンス提携を結び、同社の酒類品揃えを同じ迅速配送プラットフォームに統合した。
• 日本では、ローソンやセブン-イレブンなどのコンビニチェーンが、広範な店舗ネットワークを活用して迅速な配送を実現している。 最近の企業発表では、ローソンの宅配サービスが注目されており、数千点のSKUを取り扱い、一部地域では最短15分での配達を実現している。一方、セブン＆アイ・ホールディングスの「7NOW」サービスは、リアルタイムの店舗在庫情報を活用し、数千店舗で30分以内の配達を実現している。
• 東南アジアでは、GrabがマレーシアのJaya Grocerや東マレーシアのEverriseといったスーパーマーケットチェーンを買収・提携し、店舗のデジタル化を進めるとともに、Grabのアプリを通じてオンデマンドの食料品配達サービスを提供しており、小売とプラットフォームのモデルを融合させている。
• 小売業者は、クイックコマースを、Eコマースの浸透に対する防御的かつ攻撃的な対応策の両方と捉えている。多くのアジア太平洋（APAC）市場において、オンライン食料品販売は食料品総売上高に占める割合は小さいものの、急速に成長しており、小売業者が参入しなければ実店舗への来店回数を減少させる可能性がある。
• 店舗を拠点としたフルフィルメントやダークストア（非公開店舗）により、小売業者は品揃え、価格設定、プライベートブランドのプロモーションを直接管理できるほか、既存の不動産をより効率的に活用できるようになる（例：客足の少ない時間帯の店舗スペースをピッキングや配送に活用するなど）。 プラットフォームとの提携により、小売業者は包括的な物流体制や消費者向けアプリを一から構築することなくデジタルリーチを拡大できると同時に、自社のブランドやサプライチェーンを保護することも可能になる。
• 日本、オーストラリア、シンガポール、マレーシア、インドネシアなどの市場では、小売業者が即時配送のために自社アプリとサードパーティのプラットフォームの両方を引き続き活用しており、ハイブリッドモデルの普及が進むと予想される。 小売業者は、実店舗、ダークストア、オンラインフロントエンド間の連携を強化し、「最寄りの店舗から注文して60分以内に配達」というサービスを、ニッチな提供形態ではなく、都市部における標準的なサービスとして定着させるだろう。
• 時間の経過とともに、これにより交渉力は純粋なプラットフォームから大手チェーンへと再配分されることになる。特に、食料品店やコンビニエンスストアが地域の供給の大部分を掌握し、有利な条件や独占権を交渉できる地域ではその傾向が強まるだろう。

3. 持続可能な経済性と政策上の制約を踏まえたクイックコマースモデルの再構築
• この地域では、「いかなる犠牲を払っても成長」や「10分配送」という約束から、20～30分配送、平均注文額の向上、そして収益化への明確な道筋に焦点を当てた、より経済的に規律あるモデルへと移行しつつある。
• インドでは、ロイターが引用したベイン・アンド・カンパニーとフリップカートの分析によると、クイックコマースはすでに電子商取引支出の10分の1を占めているが、特に大都市圏以外では依然として収益性に対する疑問が残っている。 ゾマト傘下のエターナルは、ブリンキットを原動力として堅調な売上高の伸びを報告しているが、純利益の変動は、店舗の急速な拡大に伴う投資負担を浮き彫りにしている。
• 中国では、パンデミック期に台頭したコミュニティ型共同購入モデルの崩壊と、インスタント小売への転換が、採算の取れないビジネスモデルが段階的に淘汰され、資本がより拡張性の高いモデルへと再配分されている実態を示している。『Wired』誌の報道によると、消費者が30分配送サービスへと移行する中、多くの共同購入プラットフォームが事業を停止している。
• 政府や規制当局は、価格設定や労働慣行に対してますます警戒を強めている。中国当局は、即時小売における大幅な値引きや補助金がデフレを招き、競争を歪める恐れがあると指摘している。
• 金利の上昇と資金調達環境の引き締めにより、持続的なキャッシュバーンに対する意欲は低下している。Zeptoが最近、企業価値70億米ドルで4億5,000万米ドルを調達したような新たな資金調達ラウンドは、もはや純粋なGMV（総取引額）の成長ではなく、より明確なユニットエコノミクスの実証と明確に結びつけられている。 アジア太平洋地域（APAC）におけるEコマースの普及が進むにつれ、オンライン市場の成長は新規ユーザー獲得から、購入頻度や平均購入額の拡大へとシフトしている。これにより、収益性と業務効率が投資家の期待の中心となっている。
• 配達員の安全、ギグワーカーの労働条件、ダークストアの立地、交通渋滞といった労働や都市計画に関する懸念から、特に人口密度の高いアジアの大都市圏において、自治体による監視が強化されている。
• インド、中国、オーストラリア、日本などの市場では、業界再編が加速する見込みです。経営基盤の弱い事業者は市場から撤退するか、固定費を吸収し、サプライヤーとより有利な条件を交渉できる大手プラットフォームや小売業者に買収されることになるでしょう。 サービス約束時間は、20～30分の配達または1時間の時間枠で安定化する見込みであり、経済性が確保できる人口密集地域や高価値顧客セグメントに限り、10分という超高速配達が提供されることになるだろう。
• 注文あたりの貢献利益、ダークストアの生産性、配達員の稼働率といった収益性指標は、経営陣や投資家にとって重要な注視領域となり、地域展開、商品カテゴリーの構成、手数料体系に関する意思決定を左右することになる。

4. クイックコマースを、多カテゴリー・リテールメディア・データ駆動型のエコシステムへと進化させる
• アジア太平洋（APAC）地域のクイックコマース・プラットフォームは、食料品から家電、美容、ホームケア、小型家電へと事業を拡大すると同時に、高頻度のトラフィックを基盤として広告およびリテールメディア事業を構築している。 インドでは、ロイター通信によると、Zeptoは現在、家電やアパレルを含む45,000点以上の商品を取り扱っており、Blinkitは小型機器やアクセサリーなど、食料品以外の注文でますます利用されている。
• メディアや業界の報道によると、Zeptoの自社開発広告エンジンとBlinkitの広告事業は、それぞれ年間広告売上高が約1,000 croreルピーに達する見込みであり、Blinkitや Zepto、Instamartといったプラットフォームは、ブランド各社が予算をクイックコマースの小売メディアへとシフトさせる中、合計で3,000～3,500 croreの広告収益を生み出すと推定されている。 中国では、美団（Meituan）のインスタント小売事業が、食品および非食品サービスを通じて1日あたり約1億2,000万件の配送注文規模にまで拡大しており、これにより加盟店向けに大規模なデータおよび広告プロダクトの基盤を提供している。
• Grabのようなプラットフォームやスーパーアプリも、データ駆動型の加盟店向けツールやAIアシスタントを重視しており、これらは小規模加盟店が商品カタログ、価格設定、キャンペーンを管理するのを支援し、クイックコマースを消費者向けチャネルであると同時に、中小企業を支援する基盤へと変えつつある。
• 食料品や日用品は利用頻度が高く、豊富なファーストパーティ取引データを生み出すため、成果報酬型広告にとって理想的なインプットとなります。 インドのメディア報道によると、FMCG（日用消費財）やD2C（ダイレクト・トゥ・コンシューマー）ブランドは、高いコンバージョン率とクローズドループ測定に惹かれ、デジタル広告予算の15～20％をリテールメディアやクイックコマースチャネルに割り当てている。 競争の激化により製品レベルの利益率が圧迫される中、各プラットフォームは、広告、スポンサー付きリスティング、サブスクリプションプログラム、金融サービスなど、利益率の高い分野へと収益源の多角化を図っている。
• アジア太平洋地域（APAC）のeコマース市場全体は、決済、物流、メディア、金融サービスが緊密に統合されたエコシステム型ビジネスへと成熟しつつあり、クイックコマースはそのエコシステム内で自然な高頻度アンカーとしての役割を果たしている。 インド、中国、東南アジア、および日本やオーストラリアなどのアジア太平洋地域の先進市場におけるクイックコマースは、食料品を基盤としつつ、多カテゴリーにわたる「インスタント・リテール」の層へと進化する見込みです。それでも、高利益率のカテゴリー（家電、アクセサリー、美容、OTC医薬品、プレミアム飲料）がGMVに占めるシェアを拡大しています。
• 広告およびリテールメディアの収益は、中核的な利益源となるでしょう。プラットフォームは、デジタルシェルフにおけるブランドの可視性を左右する「ゲートキーパー」としての役割を果たし、きめ細かなデータを活用してターゲットを絞った広告枠を販売します。この変化により、ブランドとクイックコマース・プラットフォーム間の相互依存関係が深まり、データの利用やプラットフォームの支配力に関して、規制当局や競争当局からの監視が強化される可能性があります。

競争環境：
今後2～4年間で、競争環境は多数の小規模プレイヤーが乱立する状態から、少数の強力なプレイヤーが支配する構造へと変化する可能性が高い。インドのような市場では、競争力の弱いプレイヤーが撤退または吸収されるにつれて統合が進み、焦点は純粋な成長からユニットエコノミクス、収益性、顧客維持へと移行するだろう。 東南アジアでは、市場がまだ初期段階にあることを踏まえ、プラットフォームが主要大都市圏から第2・第3級都市へと拡大していく可能性があり、投資は業務効率化、配送約束時間の上限引き下げ（例：全地域で10分ではなく20～30分）、および新たな収益源（広告、サブスクリプション）へとシフトするだろう。 競争の激しさは依然として高い水準で続くものの、戦いの焦点は単なるスピードから、コスト、差別化、取り扱い品目の幅広さ、プラットフォームの活用へと移行するだろう。さらに、規制や人件費の圧力により、多額の補助金に依存している事業者が市場から撤退を余儀なくされる可能性がある。

市場の現状
• アジア太平洋地域において、クイックコマース（q-commerce）は初期の実験段階から、主要大都市圏における激しい競争を伴う展開へと移行した。例えばインドでは、q-commerceは現在、「もはや実験ではなく、消費者インフラの中核をなす層」と評されている。
• 既存事業者は、ダークストアのネットワークを拡大し、フルフィルメントを最適化するとともに、基本的な食料品以外の新たなカテゴリーへと事業を拡大している。 一方、東南アジアでは、このモデルはインドほどには進んでいないものの、ライドシェアやスーパーアプリプラットフォームを通じて勢いを増している。この市場では、コストや規制という逆風に対処しつつ、都市部でのフルフィルメント網の密度向上を競う複数の事業者が存在している。

主要プレイヤーと新規参入企業
• インドでは、競争の最前線に立つ企業として、Blinkit（現在はEternal Limited傘下）が挙げられ、2025会計年度にはQコマース市場の約44％を占めると推定されている。Zeptoが約30％、Swiggy Instamartが約23％を占めている。 東南アジアでは、スーパーアプリが主要プレイヤーとなっている。例えば、Grabの「GrabMart」は、一部の主要地域においてクイックコマース市場で35％以上のシェアを占めていると報じられている。
• 新規参入企業や関連分野の既存企業も市場に参入している。AmazonのようなグローバルEC大手は、インドやその他の地域で食料品の超高速配送パイロット事業を展開している。 このように、競争環境は幅広く、ダークストアを専門とする企業、Qコマースに進出するフードデリバリープラットフォーム、実店舗を展開する小売業者、そして実験的に参入する一般的なEC事業者などが含まれている。

最近のサービス立ち上げ、合併、買収
• 重要な取引やサービスの立ち上げが業界の構図を形作っている。 インドでは、Zomato（現Eternal）によるBlinkitの買収が、業界再編の礎となる動きだ。インドのQコマース分野において、買収による規模拡大は一つの道筋である。一方で、一部の大手小売業者（リライアンス・リテールなど）は、既存企業の買収ではなく、自社によるダークストアの展開を選択している。
• 東南アジアでは、GrabMartによるタイでの生鮮食品キャンペーンの拡大や、提携店舗数の増加などが主な展開事例として挙げられる。こうした動きは、主要プレイヤー間の統合と、フルフィルメントおよび加盟店エコシステムの拡大の両方を反映している。


本レポートは、アジア太平洋地域のクイックコマース業界について、データに立脚した詳細な分析を提供し、市場全体およびクイックコマース市場の両方を包括的に網羅しています。総商品価値（GMV）、総商品取扱量（GMV）、平均注文額、注文頻度など、100以上のKPIが含まれています。

本レポートでは、商品タイプ、決済方法、年齢層、地域区分、ビジネスモデル、配送時間など、クイックコマースに関する詳細な分析を行っています。さらに、収益源（広告、配送料、サブスクリプション型モデル）ごとに市場を分類しています。 さらに、この分析では、年齢や地域別の消費者属性に加え、サブスクリプションの利用状況や平均配送時間などの行動指標も把握しています。これらのデータセットを総合することで、クイックコマースのエコシステムにおける市場規模、消費者行動、および業務効率に関する包括的な見解を提供します。

PayNXT360のリサーチ手法は、業界のベストプラクティスに基づいています。その偏りのない分析は、独自の分析プラットフォームを活用し、クイックコマース・エコシステム全体の市場パフォーマンス、構造的トレンド、成長のダイナミクスについて詳細な見解を提供しており、特に全体市場と即時配送市場の両方に重点を置いています。

PayNXT360のこのタイトルは、以下の14のレポートをまとめたバンドル商品であり、1,450以上の表と1,600以上の図表を網羅しています：

1. アジア太平洋地域全体およびクイックコマース市場のビジネス・投資機会データブック
2. オーストラリア全体およびクイックコマース市場のビジネス・投資機会データブック
3. バングラデシュの全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
4. 中国の全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
5. インドの全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
6. インドネシアの全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
7. 日本全体およびクイックコマース市場のビジネス・投資機会データブック
8. マレーシア全体およびクイックコマース市場のビジネス・投資機会データブック
9. フィリピン全体およびクイックコマース市場のビジネス・投資機会データブック
10. シンガポール全体およびクイックコマース市場のビジネス・投資機会データブック
11. 韓国全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
12. 台湾全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
13. タイ全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
14. ベトナム全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック


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目次

PayNXT360が提供する本タイトルは、以下の14のレポートをまとめたバンドル商品であり、1,450以上の表と1,600以上の図表を網羅しています。

1. アジア太平洋地域全体およびクイックコマース市場のビジネス・投資機会データブック
2. オーストラリアの全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
3. バングラデシュの全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
4. 中国の全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
5. インドの全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
6. インドネシアの全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
7. 日本の全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
8. マレーシアの全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
9. フィリピン全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
10. シンガポール全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
11. 韓国全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
12. 台湾全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
13. タイの全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック
14. ベトナムの全体およびクイックコマース市場におけるビジネス・投資機会データブック

上記のすべてのグローバル、地域、および国別レポートには、以下の目次が含まれます：

1. 本レポートについて
1.1 要約
1.2 調査方法
1.3 定義
1.4 免責事項

2. クイックコマース業界の魅力
2.1 クイックコマース – 総商品価値（GMV）の推移分析（2020年～2029年）
2.2 クイックコマース – 総商品取扱量（GMV）の推移分析（2020年～2029年）
2.3 クイックコマース – 平均注文額の推移分析（2020年～2029年）
2.4 クイックコマース – 注文頻度の推移分析（2020年～2029年）
2.5 クイックコマース – 主要企業別市場シェア分析（2024年）

3. クイックコマースの運用KPI
3.1 クイックコマースの売上高および成長動向（2020年～2029年）
3.2 セグメント別クイックコマースの売上高構造、構成、および成長分析（2024年）
3.2.1 広告収益、2020-2029年
3.2.2 配送料収益、2020-2029年
3.2.3 サブスクリプション収益、2020-2029年

4. 商品タイプ別クイックコマース分析
4.1 商品タイプ別クイックコマースのセグメントシェア（2024年）
4.2 食料品・日用品別クイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
4.2.1 食料品・日用品－総商品価値（GMV）の推移分析、2020年～2029年
4.2.2 食料品・日用品－総商品取扱量（GMV）の推移分析、2020年～2029年
4.2.3 食料品・日用品－平均注文額の推移分析（2020年～2029年）
4.2.4 食料品・日用品－注文頻度の推移分析（2020年～2029年）
4.3 果物・野菜別のクイックコマース分析：市場規模および予測（2020年～2029年）
4.3.1 果物・野菜－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
4.3.2 果物・野菜－総商品数量の推移分析、2020年～2029年
4.3.3 果物・野菜－平均注文額の推移分析、2020年～2029年
4.3.4 果物・野菜－注文頻度の推移分析、2020年～2029年
4.4 スナック・飲料別のクイックコマース分析：市場規模と予測、2020年～2029年
4.4.1 スナック・飲料－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
4.4.2 スナック・飲料－総商品取扱量の推移分析（2020年～2029年）
4.4.3 スナック・飲料－平均注文額の推移分析、2020年～2029年
4.4.4 スナック・飲料－注文頻度の推移分析、2020年～2029年
4.5 パーソナルケア・衛生用品分野におけるクイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
4.5.1 パーソナルケア・衛生用品－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
4.5.2 パーソナルケア・衛生用品分野における総商品量（GMV）の推移分析（2020年～2029年）
4.5.3 パーソナルケア・衛生用品分野における平均注文額の推移分析（2020年～2029年）
4.5.4 パーソナルケア・衛生用品－注文頻度の推移分析、2020-2029年
4.6 医薬品・健康製品分野におけるクイックコマース分析：市場規模と予測、2020-2029年
4.6.1 医薬品・健康製品－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
4.6.2 医薬品・健康製品－総商品販売量の推移分析（2020年～2029年）
4.6.3 医薬品・健康製品－平均注文額の推移分析（2020年～2029年）
4.6.4 医薬品・健康製品－注文頻度の推移分析（2020年～2029年）
4.7 インテリア分野別のクイックコマース分析：市場規模および予測（2020年～2029年）
4.7.1 インテリア－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
4.7.2 インテリア・ホームデコレーション－総商品取扱量の推移分析（2020年～2029年）
4.7.3 インテリア・ホームデコレーション－平均注文額の推移分析（2020年～2029年）
4.7.4 ホームデコレーション－注文頻度の推移分析（2020年～2029年）
4.8 アパレル・アクセサリー分野におけるクイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
4.8.1 衣料品・アクセサリー－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
4.8.2 衣料品・アクセサリー－総商品販売量の推移分析（2020年～2029年）
4.8.3 衣料品・アクセサリー－平均注文額の推移分析（2020年～2029年）
4.8.4 衣料品・アクセサリー－注文頻度の推移分析（2020年～2029年）
4.9 電子機器分野におけるクイックコマース分析：市場規模および予測（2020年～2029年）
4.9.1 電子機器－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
4.9.2 電子機器－総商品取扱量の推移分析（2020年～2029年）
4.9.3 電子機器－平均注文額の推移分析（2020年～2029年）
4.9.4 電子機器－注文頻度の推移分析（2020年～2029年）
4.10 その他の商品カテゴリー別クイックコマース分析：市場規模および予測（2020年～2029年）
4.10.1 その他の商品カテゴリー－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
4.10.2 その他の商品カテゴリー－総商品取扱量の推移分析（2020年～2029年）
4.10.3 その他の商品カテゴリー－平均注文額の推移分析（2020年～2029年）
4.10.4 その他の商品カテゴリー－注文頻度の推移分析、2020-2029年

5. 決済方法別のクイックコマース分析
5.1 決済方法別のクイックコマース市場シェア、2020-2029年
5.2 即時銀行振込別クイックコマース分析：市場規模および予測（2020年～2029年）
5.2.1 即時銀行振込－総商品価値（GMV）の推移分析（2020年～2029年）
5.2.2 即時銀行振込：総商品取扱量の推移分析、2020年～2029年
5.2.3 即時銀行振込：平均注文額の推移分析、2020年～2029年
5.3 ウォレットおよびデジタル決済によるクイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
5.3.1 ウォレットおよびデジタル決済－総商品価値（GMV）の推移分析（2020年～2029年）
5.3.2 ウォレットおよびデジタル決済－総商品取引高の推移分析、2020年～2029年
5.3.3 ウォレットおよびデジタル決済－平均注文額の推移分析、2020年～2029年
5.4 クレジットカードおよびデビットカード別クイックコマース分析：市場規模および予測（2020年～2029年）
5.4.1 クレジットカードおよびデビットカード－総商品価値（GMV）の推移分析（2020年～2029年）
5.4.2 クレジットカードおよびデビットカード－総商品取扱高の推移分析、2020年～2029年
5.4.3 クレジットカードおよびデビットカード－平均注文額の推移分析、2020年～2029年
5.5 代金引換によるクイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
5.5.1 代金引換－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
5.5.2 代金引換：総商品取扱高の推移分析（2020年～2029年）
5.5.3 代金引換：平均注文額の推移分析（2020年～2029年）

6. 年齢層別クイックコマース分析
6.1 年齢層別クイックコマースのセグメントシェア（2024年）
6.2 Z世代（15～25歳）の年齢層別クイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
6.2.1 Z世代（15～25歳）の総商品価値の推移分析、2020年～2029年
6.2.2 Z世代（15～25歳）の総商品取扱量の推移分析、2020年～2029年
6.2.3 Z世代（15～25歳）年齢層－平均注文額の推移分析、2020年～2029年
6.3 ミレニアル世代（26～39歳）のクイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
6.3.1 ミレニアル世代（26～39歳）－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
6.3.2 ミレニアル世代（26～39歳）のクイックコマース分析：総商品量（GMV）の推移分析、2020年～2029年
6.3.3 ミレニアル世代（26～39歳）のクイックコマース分析：平均注文額の推移分析、2020年～2029年
6.4 ジェネレーションX（40～55歳）年齢層別のクイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
6.4.1 ジェネレーションX（40～55歳）年齢層－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
6.4.2 X世代（40～55歳）の年齢層別クイックコマース分析：総商品量（GMV）の推移分析、2020年～2029年
6.4.3 X世代（40～55歳）の年齢層別クイックコマース分析：平均注文額の推移分析、2020年～2029年
6.5 ベビーブーマー（55歳以上）年齢層別のクイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
6.5.1 ベビーブーマー（55歳以上）年齢層－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
6.5.2 ベビーブーマー（55歳以上）の年齢層別クイックコマース分析：総商品量（GMV）の推移分析、2020年～2029年
6.5.3 ベビーブーマー（55歳以上）の年齢層別クイックコマース分析：平均注文額の推移分析、2020年～2029年

7. 地域別クイックコマース分析
7.1 地域別クイックコマース市場シェア、2020年～2029年
7.2 一級都市別クイックコマース分析：市場規模と予測、2020年～2029年
7.2.1 一級都市別—総商品価値の推移分析、2020年～2029年
7.2.2 一級都市別—総商品取扱量の推移分析、2020年～2029年
7.2.3 一級都市－平均注文額の推移分析、2020年～2029年
7.2.4 一級都市－注文頻度の推移分析、2020年～2029年
7.3 ティア2都市におけるクイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
7.3.1 ティア2都市－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
7.3.2 第2級都市－総商品取扱量の推移分析（2020年～2029年）
7.3.3 第2級都市－平均注文額の推移分析（2020年～2029年）
7.3.4 第2級都市－注文頻度の推移分析、2020-2029年
7.4 第3級都市別のクイックコマース分析：市場規模と予測、2020-2029年
7.4.1 第3級都市－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
7.4.2 第3級都市－総商品取扱量の推移分析（2020年～2029年）
7.4.3 第3級都市：平均注文額の推移分析（2020年～2029年）
7.4.4 第3級都市：注文頻度の推移分析（2020年～2029年）

8. ビジネスモデル別クイックコマース分析
8.1 ビジネスモデル別クイックコマースのセグメントシェア（2024年）
8.2 在庫モデル別クイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
8.2.1 在庫モデル－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
8.2.2 在庫モデル別総商品量（GMV）の推移分析、2020年～2029年
8.2.3 在庫モデル別平均注文額の推移分析、2020年～2029年
8.3 ハイパーローカルモデル別クイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
8.3.1 ハイパーローカルモデル－総商品価値（GMV）の推移分析（2020年～2029年）
8.3.2 ハイパーローカルモデル：総商品取扱高の推移分析（2020年～2029年）
8.3.3 ハイパーローカルモデル：平均注文額の推移分析（2020年～2029年）
8.4 マルチベンダー・プラットフォーム・モデルによるクイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
8.4.1 マルチベンダー・プラットフォーム・モデル－総商品価値（GMV）の推移分析（2020年～2029年）
8.4.2 マルチベンダー・プラットフォーム・モデル：総商品取扱高の推移分析、2020年～2029年
8.4.3 マルチベンダー・プラットフォーム・モデル：平均注文額の推移分析、2020年～2029年
8.5 その他のビジネスモデル別クイックコマース分析：市場規模および予測（2020年～2029年）
8.5.1 その他のビジネスモデル－総商品価値（GMV）の推移分析（2020年～2029年）
8.5.2 その他のビジネスモデル：総商品取扱高の推移分析（2020年～2029年）
8.5.3 その他のビジネスモデル：平均注文額の推移分析（2020年～2029年）

9.配送時間別のクイックコマース分析
9.1 配送時間別のクイックコマース市場シェア（2020年～2029年）
9.2 30分以内の配送時間別クイックコマース分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
9.2.1 30分以内の配送：総商品価値（GMV）の推移分析、2020年～2029年
9.2.2 30分以内の配送：総商品取扱高（GMV）の推移分析、2020年～2029年
9.2.3 30分以内の配送：平均注文額の推移分析、2020-2029年
9.2.4 30分以内の配送：注文頻度の推移分析、2020-2029年
9.3 配達時間30～60分におけるクイックコマースの分析：市場規模と予測（2020年～2029年）
9.3.1 配達時間30～60分－総商品価値の推移分析（2020年～2029年）
9.3.2 配達時間30～60分：総商品取扱量の推移分析、2020年～2029年
9.3.3 配達時間30～60分：平均注文額の推移分析、2020年～2029年
9.3.4 配達時間 30～60 分 – 注文頻度の推移分析、2020-2029年
9.4 配達時間 3 時間以内のクイックコマース分析：市場規模と予測、2020-2029年
9.4.1 配達時間3時間以内：総商品価値の推移分析、2020年～2029年
9.4.2 配達時間3時間以内：総商品取扱量の推移分析、2020年～2029年
9.4.3 3時間以内の配送：平均注文額の推移分析、2020年～2029年
9.4.4 3時間以内の配送：注文頻度の推移分析、2020年～2029年

10.クイックコマースの消費者行動と普及状況
10.1 クイックコマース ― 平均定期購読率（2024年）
10.2 クイックコマース ― 年齢層別の平均定期購読率（2024年）
10.3 クイックコマース－地域別平均サブスクリプション加入率（2024年）
10.4 クイックコマース－平均配送時間（2024年）

11. 参考資料
11.1 PayNXT360について
11.2 関連調査

　

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Summary

According to PayNXT360, the quick commerce market in Asia Pacific region is expected to grow by 11.7% annually, reaching US$123.2 billion by 2025.

The quick commerce market in the region has experienced robust growth during 2020-2024, achieving a CAGR of 26.2%. This upward trajectory is expected to continue, with the market forecast to grow at a CAGR of 8.2% from 2025 to 2029. By the end of 2029, the quick commerce market is projected to expand from its 2024 value of US$110.3 billion to approximately US$169.1 billion.

Key Trends and Drivers

1. Anchor quick commerce growth around super-apps and platform ecosystems
• Quick commerce in the Asia Pacific is increasingly embedded within large platform ecosystems rather than operating independently. In China, instant retail has become a major battleground between platforms like Meituan and Alibaba (Taobao Shangou / Ele.me). China’s “instant retail” market reached approximately RMB 780 billion in 2024, accounting for roughly 6% of online retail of physical goods, and continues to grow as both players push for 30-minute delivery of groceries and general merchandise.
• In India, quick commerce is led by Blinkit (within Zomato), Zepto, and Swiggy Instamart, which deliver groceries and daily essentials in 10–20 minutes from dense dark-store networks. Reuters reports that quick commerce already accounts for about two-thirds of India’s e-grocery orders and US$6–7 billion in GMV in 2024. In Southeast Asia, super-apps like Grab integrate grocery and convenience delivery services alongside mobility and payments. Grab’s on-demand verticals (including GrabMart) delivered 19% year-over-year growth in GMV in April–May 2025, underscoring how grocery/essentials are now part of a broader super-app usage habit.
• The Asia Pacific accounts for more than half of global ecommerce revenue (approximately 57% in 2024), with China, South Korea, and rapidly growing India leading the penetration. Super-apps have a large, digitally native user base to cross-sell quick-commerce use cases. Strong mobile connectivity is foundational: the GSMA estimates that mobile technologies generated US$950 billion of economic value in the Asia Pacific in 2024 (5.6% of GDP), with continued 5G and network investment, making app-based instant retail ubiquitous in major cities.
• Platforms are leveraging existing food-delivery and ride-hailing logistics fleets, merchant relationships, and wallets to add higher-frequency grocery missions with relatively low marginal cost. Platform-centric quick commerce is likely to intensify across China, India, and Southeast Asia, with more super-apps adding or scaling grocery/instant retail as a core vertical and expanding to second-tier cities where economics permit.
• Competitive intensity will remain high. In China, regulators are already concerned about aggressive discounting and price wars among instant-commerce platforms and have warned of deflationary risks. This suggests the need for more oversight on pricing and promotional tactics.
• Over the next 2–4 years, this trend is expected to result in a smaller set of huge ecosystem players dominating discovery, payments, and logistics for quick commerce in the region, while smaller standalone apps struggle to match their scale and cross-subsidize their operations.

2. Shift fulfilment into retailers’ and convenience chains’ own networks
• Traditional grocery and convenience retailers are building or integrating rapid-delivery capabilities into their own store and warehouse networks, rather than leaving this space entirely to platforms.
• In Australia, Woolworths has integrated the MILKRUN brand into its ecosystem; by late 2024, MILKRUN (now under Woolworths) had expanded to more than 2,500 suburbs and entered a licensing partnership with Endeavour Group’s Jimmy Brings, bringing its liquor assortment onto the same rapid-delivery platform.
• In Japan, convenience chains such as Lawson and 7-Eleven are utilizing their extensive store networks to facilitate rapid delivery. Recent corporate communications highlight Lawson’s home-delivery services, which offer thousands of SKUs and delivery in as little as 15 minutes in select areas. In contrast, Seven & i’s 7NOW service links real-time store inventory to 30-minute delivery in thousands of outlets.
• In Southeast Asia, Grab has been acquiring and partnering with supermarket chains such as Jaya Grocer in Malaysia and Everrise in East Malaysia to digitise their stores and offer on-demand grocery delivery through Grab’s app, blending retail and platform models.
• Retailers view quick commerce as both a defensive and offensive response to e-commerce penetration. Online grocery accounts for a small share of total grocery sales in many APAC markets, but it is growing rapidly and could erode in-store trips if retailers do not participate.
• Store-based fulfillment and dark stores give retailers direct control over assortment, pricing, and private-label promotion, and help them utilize existing real estate more efficiently (e.g., using off-peak store capacity for picking and delivery). Partnerships with platforms enable retailers to expand their digital reach without developing comprehensive logistics and consumer-facing apps from scratch, while still protecting their brands and supply chains.
• Expect to see more hybrid models in markets such as Japan, Australia, Singapore, Malaysia, and Indonesia, where retailers continue to utilize both their own apps and third-party platforms for instant delivery. Retailers will tighten integration between physical stores, dark stores, and online front-ends, making “order from the nearest store and deliver in under 60 minutes” a standard urban service rather than a niche offering.
• Over time, this will rebalance bargaining power away from pure platforms towards large chains, especially where grocery and convenience retailers control the majority of local supply and can negotiate preferred terms or exclusivities.

3. Reset quick commerce models around sustainable economics and policy constraints
• The region is shifting from “growth at any cost” and 10-minute delivery promises towards more economically disciplined models, focusing on 20–30-minute delivery, higher average order values, and a clearer path to profitability.
• In India, a Bain/Flipkart analysis cited by Reuters shows that quick commerce already accounts for one-tenth of e-retail spending, but still faces questions over profitability, particularly beyond major metropolitan areas. Zomato’s Eternal has reported strong revenue growth driven by Blinkit, but net profit volatility underscores the investment burden of rapid store ramp-ups.
• In China, the collapse of pandemic-era community group-buying models and the pivot to instant retail demonstrate how unprofitable formats are being phased out while capital is redeployed into more scalable models. Wired reports that many group-buying platforms have shut operations as consumers switch to 30-minute delivery services.
• Governments and regulators are increasingly alert to pricing and labour practices. Chinese authorities have flagged that deep discounting and subsidies in instant retail can contribute to deflation and distort competition.
• Higher interest rates and tighter funding conditions have reduced appetite for sustained cash burn. New capital rounds, such as Zepto’s recent US$450 million fundraise at a US$7 billion valuation, are now explicitly tied to demonstrating clearer unit economics rather than pure GMV growth. As e-commerce penetration in APAC rises, online growth is shifting from new user acquisition to frequency and basket expansion. This makes profitability and operational efficiency central to investor expectations.
• Labour and urban planning concerns such as rider safety, gig worker conditions, dark store zoning, and traffic congestion are prompting more scrutiny from city governments, particularly in dense Asian metropolitan areas.
• Consolidation is likely to accelerate in markets such as India, China, Australia, and Japan, with weaker operators exiting or being acquired by larger platforms or retailers that can absorb fixed costs and negotiate better terms with suppliers. Service promises are likely to stabilize around 20–30 minute delivery or 1-hour windows, with ultra-fast 10-minute delivery reserved for dense catchments and high-value customer segments where economics support it.
• Profitability metrics, including contribution margin per order, dark-store productivity, and rider utilization, will become key focus areas for management and investors, shaping decisions on geographic expansion, category mix, and fee structures.

4. Turn quick commerce into multi-category, retail-media, and data-driven ecosystems
• Quick commerce platforms across the APAC region are expanding beyond groceries into electronics, beauty, home care, and small appliances, while simultaneously building advertising and retail-media businesses on top of their high-frequency traffic. In India, Reuters notes that Zepto now offers more than 45,000 products, including electronics and apparel, while Blinkit is increasingly used for non-grocery missions such as small devices and accessories.
• Media and industry coverage indicate that Zepto’s in-house ad engine and Blinkit’s advertising business are each tracking towards roughly ₹1,000 crore in annual ad revenues, with platforms like Blinkit, Zepto, and Instamart collectively estimated to generate ₹3,000–3,500 crore of ad revenue as brands shift their budgets into quick-commerce retail media. In China, Meituan’s instant retail business has scaled to around 120 million daily delivery orders across food and non-food services, giving it a large data and ad-product surface for merchants.
• Platforms and super-apps like Grab are also emphasizing data-driven merchant tools and AI assistants that help small merchants manage catalogs, pricing, and campaigns, turning quick commerce into an SME enablement layer as well as a consumer channel.
• Groceries and daily essentials generate high-frequency usage and rich first-party transaction data, making them ideal inputs for performance-based advertising. Media reports from India highlight that FMCG and D2C brands are allocating 15–20% of their digital ad budgets to retail-media and quick-commerce channels, drawn by stronger conversion rates and closed-loop measurement. As competition compresses product-level margins, platforms are seeking to diversify their revenue streams into higher-margin areas, such as ads, sponsored listings, subscription programs, and financial services.
• Broader ecommerce in APAC is maturing towards ecosystem plays, in which payments, logistics, media, and financial services are tightly integrated, and quick commerce is a natural high-frequency anchor within that ecosystem. Quick commerce in India, China, Southeast Asia, and developed APAC markets, such as Japan and Australia, is likely to evolve into a multi-category “instant retail” layer, where groceries remain the foundation. Still, higher-margin categories (electronics, accessories, beauty, OTC pharma, and premium beverages) grow their share of GMV.
• Advertising and retail-media revenue will become a core profit driver, with platforms acting as gatekeepers for brand visibility at the digital shelf and using granular data to sell targeted placements. This shift will deepen the interdependence between brands and quick-commerce platforms, potentially prompting scrutiny from regulators and competition authorities regarding data use and platform power.

Competitive Landscape:
Over the next 2–4 years, the competitive landscape is likely to evolve into fewer, stronger players rather than many small ones. In markets like India, consolidation will continue as weaker players exit or are absorbed, and the focus shifts from pure growth to unit economics, profitability, and retention. In Southeast Asia, given an earlier stage, we may see platforms expand beyond top metros into tier-2/3 cities, and investment will tilt towards operational efficiency, lower delivery promise ceilings (e.g., 20–30 minutes rather than 10 minutes everywhere), and new revenue streams (advertising, subscriptions). Competitive intensity will remain high, but the battle will shift from just speed to cost, differentiation, category breadth, and platform leverage. Further, regulatory and labour-cost pressures may force the exit of heavily subsidized players.

Current State of the Market
• In the Asia-Pacific region, quick commerce (q-commerce) has transitioned from early experimentation to intense competitive deployment in major metropolitan areas. In India, for example, q-commerce is now described as “no longer an experiment but a core layer of consumer infrastructure”.
• Established players are scaling dark-store networks, optimising fulfilment, and expanding into new categories beyond basic groceries. Meanwhile, in Southeast Asia, the model is less advanced than in India but is gaining traction through ride-hailing / super-app platforms. The market is marked by multiple players racing to build urban fulfilment density, while dealing with cost and regulatory headwinds.

Key Players and New Entrants
• In India, the competitive front-runners include Blinkit (now part of Eternal Limited), which is estimated to hold approximately 44% of the q-commerce market in FY25. Zepto, with roughly 30%, and Swiggy Instamart, with about 23%. In Southeast Asia, super-apps are key players; for example, Grab’s GrabMart is reported to have a share of over 35% in quick-commerce in some key locales.
• New entrants and adjacent incumbents are also entering the market. Global e-commerce giants like Amazon are conducting ultra-fast grocery pilots in India and elsewhere. Thus, the competitive set is broad, including dark-store pureplays, food-delivery platforms moving into q-commerce, building retailers, and general e-commerce players experimenting.

Recent Launches, Mergers, and Acquisitions
• Significant transactions and launches are shaping the landscape. In India, Blinkit’s acquisition by Zomato (now Eternal) is a foundational consolidation. In India’s q-commerce space, acquisition-led scale is one route. At the same time, some large retailers (such as Reliance Retail) have chosen organic dark-store roll-outs rather than acquiring existing players.
• In Southeast Asia, key launches include GrabMart’s expanded fresh product campaign in Thailand and an increase in the scale of merchant partners. These moves reflect both consolidation among major players and the increasing expansion of fulfillment and merchant ecosystems.


This report provides a detailed data-centric analysis of the quick commerce industry in Asia Pacific offering comprehensive coverage of both overall and quick commerce markets. It includes more than 100+ KPIs, covering gross merchandise value, gross merchandise volume, average order value, and order frequency.

The report offers an in-depth analysis of quick commerce, including product type, payment mode, age group, location tier, business model, and delivery time. It further categorizes the market by revenue streams (advertising, delivery fee, and subscription-based models). In addition, the analysis captures consumer demographics by age and location alongside behavioral indicators such as subscription uptake and average delivery time. Collectively, these datasets provide a comprehensive view of market size, consumer behavior, and operational efficiency within the quick commerce ecosystem.

PayNXT360 research methodology is based on industry best practices. Its unbiased analysis leverages a proprietary analytics platform to deliver a detailed view of market performance, structural trends, and growth dynamics across the quick commerce ecosystem, with a primary focus on both overall and instant delivery markets.

This title from PayNXT360 is a bundled offering, combining the following 14 reports, covering 1,450+ tables and 1,600+ figures:

1. Asia Pacific Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
2. Australia Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
3. Bangladesh Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
4. China Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
5. India Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
6. Indonesia Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
7. Japan Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
8. Malaysia Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
9. Philippines Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
10. Singapore Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
11. South Korea Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
12. Taiwan Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
13. Thailand Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
14. Vietnam Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook



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Table of Contents

This title from PayNXT360 is a bundled offering, combining the following 14 reports, covering 1450+ tables and 1,600+ figures:

1. Asia Pacific Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
2. Australia Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
3. Bangladesh Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
4. China Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
5. India Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
6. Indonesia Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
7. Japan Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
8. Malaysia Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
9. Philippines Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
10. Singapore Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
11. South Korea Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
12. Taiwan Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
13. Thailand Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook
14. Vietnam Overall and Quick Commerce Market Business and Investment Opportunities Databook

All global, regional, and country reports mentioned above will have the following tables of contents:

1. About this Report
1.1 Summary
1.2 Methodology
1.3 Definitions
1.4 Disclaimer

2. Quick Commerce Industry Attractiveness
2.1 Quick Commerce – Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
2.2 Quick Commerce – Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
2.3 Quick Commerce – Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
2.4 Quick Commerce – Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
2.5 Quick Commerce – Market Share Analysis by Key Players, 2024

3. Quick Commerce Operational KPIs
3.1 Quick Commerce Revenue and Growth Trend, 2020-2029
3.2 Quick Commerce Revenue Structure, Composition, and Growth Analysis by Segment, 2024
3.2.1 Advertising Revenue, 2020-2029
3.2.2 Delivery Fee Revenue, 2020-2029
3.2.3 Subscription Revenue, 2020-2029

4. Quick Commerce Analysis by Product Type
4.1 Quick Commerce Segment Share by Product Type, 2024
4.2 Quick Commerce Analysis by Groceries & Staples: Market Size and Forecast, 2020-2029
4.2.1 Groceries & Staples- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
4.2.2 Groceries & Staples- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
4.2.3 Groceries & Staples- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
4.2.4 Groceries & Staples- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
4.3 Quick Commerce Analysis by Fruits & Vegetables: Market Size and Forecast, 2020-2029
4.3.1 Fruits & Vegetables- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
4.3.2 Fruits & Vegetables- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
4.3.3 Fruits & Vegetables- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
4.3.4 Fruits & Vegetables- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
4.4 Quick Commerce Analysis by Snacks & Beverages: Market Size and Forecast, 2020-2029
4.4.1 Snacks & Beverages- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
4.4.2 Snacks & Beverages- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
4.4.3 Snacks & Beverages- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
4.4.4 Snacks & Beverages- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
4.5 Quick Commerce Analysis by Personal Care & Hygiene: Market Size and Forecast, 2020-2029
4.5.1 Personal Care & Hygiene- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
4.5.2 Personal Care & Hygiene- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
4.5.3 Personal Care & Hygiene- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
4.5.4 Personal Care & Hygiene- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
4.6 Quick Commerce Analysis by Pharmaceuticals & Health Products: Market Size and Forecast, 2020-2029
4.6.1 Pharmaceuticals & Health Products- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
4.6.2 Pharmaceuticals & Health Products- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
4.6.3 Pharmaceuticals & Health Products- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
4.6.4 Pharmaceuticals & Health Products- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
4.7 Quick Commerce Analysis by Home Décor: Market Size and Forecast, 2020-2029
4.7.1 Home Décor- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
4.7.2 Home Décor- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
4.7.3 Home Décor- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
4.7.4 Home Décor- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
4.8 Quick Commerce Analysis by Clothing & Accessories: Market Size and Forecast, 2020-2029
4.8.1 Clothing & Accessories- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
4.8.2 Clothing & Accessories- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
4.8.3 Clothing & Accessories- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
4.8.4 Clothing & Accessories- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
4.9 Quick Commerce Analysis by Electronics: Market Size and Forecast, 2020-2029
4.9.1 Electronics- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
4.9.2 Electronics- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
4.9.3 Electronics- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
4.9.4 Electronics- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
4.10 Quick Commerce Analysis by Other Product Category: Market Size and Forecast, 2020-2029
4.10.1 Other Product Category- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
4.10.2 Other Product Category- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
4.10.3 Other Product Category- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
4.10.4 Other Product Category- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029

5. Quick Commerce Analysis by Payment Method
5.1 Quick Commerce Segment Share by Payment Method, 2020-2029
5.2 Quick Commerce Analysis by Instant Bank Transfer: Market Size and Forecast, 2020-2029
5.2.1 Instant Bank Transfer- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
5.2.2 Instant Bank Transfer- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
5.2.3 Instant Bank Transfer- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
5.3 Quick Commerce Analysis by Wallets & Digital Payments: Market Size and Forecast, 2020-2029
5.3.1 Wallets & Digital Payments- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
5.3.2 Wallets & Digital Payments- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
5.3.3 Wallets & Digital Payments- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
5.4 Quick Commerce Analysis by Credit & Debit Cards: Market Size and Forecast, 2020-2029
5.4.1 Credit & Debit Cards- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
5.4.2 Credit & Debit Cards- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
5.4.3 Credit & Debit Cards- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
5.5 Quick Commerce Analysis by Cash on Delivery: Market Size and Forecast, 2020-2029
5.5.1 Cash on Delivery- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
5.5.2 Cash on Delivery- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
5.5.3 Cash on Delivery- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029

6. Quick Commerce Analysis by Age Group
6.1 Quick Commerce Segment Share by Age Group, 2024
6.2 Quick Commerce Analysis by Gen Z (15–25) Age Group: Market Size and Forecast, 2020-2029
6.2.1 Gen Z (15–25) Age Group- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
6.2.2 Gen Z (15–25) Age Group- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
6.2.3 Gen Z (15–25) Age Group- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
6.3 Quick Commerce Analysis by Millennials (26–39) Age Group: Market Size and Forecast, 2020-2029
6.3.1 Millennials (26–39) Age Group- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
6.3.2 Millennials (26–39) Age Group- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
6.3.3 Millennials (26–39) Age Group- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
6.4 Quick Commerce Analysis by Gen X (40–55) Age Group: Market Size and Forecast, 2020-2029
6.4.1 Gen X (40–55) Age Group- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
6.4.2 Gen X (40–55) Age Group- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
6.4.3 Gen X (40–55) Age Group- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
6.5 Quick Commerce Analysis by Baby Boomers (Above 55+) Age Group: Market Size and Forecast, 2020-2029
6.5.1 Baby Boomers (Above 55+) Age Group- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
6.5.2 Baby Boomers (Above 55+) Age Group- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
6.5.3 Baby Boomers (Above 55+) Age Group- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029

7. Quick Commerce Analysis by Location
7.1 Quick Commerce Segment Share by Location, 2020-2029
7.2 Quick Commerce Analysis by Tier 1 Cities: Market Size and Forecast, 2020-2029
7.2.1 Tier 1 Cities- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
7.2.2 Tier 1 Cities- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
7.2.3 Tier 1 Cities- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
7.2.4 Tier 1 Cities- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
7.3 Quick Commerce Analysis by Tier 2 Cities: Market Size and Forecast, 2020-2029
7.3.1 Tier 2 Cities- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
7.3.2 Tier 2 Cities- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
7.3.3 Tier 2 Cities- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
7.3.4 Tier 2 Cities- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
7.4 Quick Commerce Analysis by Tier 3 Cities: Market Size and Forecast, 2020-2029
7.4.1 Tier 3 Cities- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
7.4.2 Tier 3 Cities- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
7.4.3 Tier 3 Cities- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
7.4.4 Tier 3 Cities- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029

8. Quick Commerce Analysis by Business Model
8.1 Quick Commerce Segment Share by Business Model, 2024
8.2 Quick Commerce Analysis by Inventory Model: Market Size and Forecast, 2020-2029
8.2.1 Inventory Model- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
8.2.2 Inventory Model- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
8.2.3 Inventory Model- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
8.3 Quick Commerce Analysis by Hyperlocal Model: Market Size and Forecast, 2020-2029
8.3.1 Hyperlocal Model- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
8.3.2 Hyperlocal Model- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
8.3.3 Hyperlocal Model- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
8.4 Quick Commerce Analysis by Multi-vendor Platform Model: Market Size and Forecast, 2020-2029
8.4.1 Multi-vendor Platform Model- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
8.4.2 Multi-vendor Platform Model- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
8.4.3 Multi-vendor Platform Model- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
8.5 Quick Commerce Analysis by Other Business Models: Market Size and Forecast, 2020-2029
8.5.1 Other Business Models- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
8.5.2 Other Business Models- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
8.5.3 Other Business Models- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029

9. Quick Commerce Analysis by Delivery Time
9.1 Quick Commerce Segment Share by Delivery Time, 2020-2029
9.2 Quick Commerce Analysis by Delivery Time In 30 Minutes: Market Size and Forecast, 2020-2029
9.2.1 Delivery Time In 30 Minutes- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
9.2.2 Delivery Time In 30 Minutes- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
9.2.3 Delivery Time In 30 Minutes- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
9.2.4 Delivery Time In 30 Minutes- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
9.3 Quick Commerce Analysis by Delivery Time 30–60 Minutes: Market Size and Forecast, 2020-2029
9.3.1 Delivery Time 30–60 Minutes- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
9.3.2 Delivery Time 30–60 Minutes- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
9.3.3 Delivery Time 30–60 Minutes- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
9.3.4 Delivery Time 30–60 Minutes- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029
9.4 Quick Commerce Analysis by Delivery Time In 3 Hours: Market Size and Forecast, 2020-2029
9.4.1 Delivery Time In 3 Hours- Gross Merchandise Value Trend Analysis, 2020-2029
9.4.2 Delivery Time In 3 Hours- Gross Merchandise Volume Trend Analysis, 2020-2029
9.4.3 Delivery Time In 3 Hours- Average Order Value Trend Analysis, 2020-2029
9.4.4 Delivery Time In 3 Hours- Order Frequency Trend Analysis, 2020-2029

10. Quick Commerce Consumer Behaviour and Adoption
10.1 Quick Commerce- Average Subscription Uptake, 2024
10.2 Quick Commerce- Average Subscription Uptake by Age Group, 2024
10.3 Quick Commerce- Average Subscription Uptake by Location, 2024
10.4 Quick Commerce- Average Delivery Time, 2024

11. Further Reading
11.1 About PayNXT360
11.2 Related Research

　

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2026/06/18　10:26

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