Market Insights Mobility Reisen & Tourismus

Privat- & Ferienwohnungsvermietung - Indien

Indien

Der Umsatz im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt in Indien wird voraussichtlich im Jahr 2024 etwa 1,800Mrd. € betragen.
Laut Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 2028 auf 2,040Mrd. € steigen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 3,18% (CAGR 2024-2028) entspricht.
Es wird erwartet, dass die Anzahl der Nutzer im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt im Jahr 2028 laut Prognose 58,760Mio. Nutzer betragen wird.
Die Penetrationsrate wird voraussichtlich im Jahr 2024 bei 3,6 % liegen und bis 2028 voraussichtlich auf 3,9 % steigen.
Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird voraussichtlich bei 34,22€ liegen.
Im Jahr 2028 wird geschätzt, dass 52 % des Gesamtumsatzes im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt online erwirtschaftet werden.
Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass die USA den höchsten Umsatz erwarten, nämlich 18.070Mio. € im Jahr 2024.
Der Markt für Privat- & Ferienwohnungsvermietung in Indien erfährt derzeit einen starken Aufschwung, da immer mehr Reisende die Flexibilität und den Komfort dieser Unterkünfte zu schätzen wissen.

Schlüsselregionen: Vietnam, USA, Vereinigtes Königreich, Indonesien, Malaysia

Markt

Region

Regionenvergleich

Währung

Analystenmeinung

Der Privat- & Ferienwohnungsvermietung-Markt in Indien verzeichnet ein stetiges Wachstum und hat sich in den letzten Jahren zu einem wichtigen Segment im Tourismussektor des Landes entwickelt.

Kundenpräferenzen: Indische Reisende bevorzugen zunehmend die Flexibilität und Authentizität, die Privat- und Ferienwohnungen im Vergleich zu traditionellen Hotels bieten. Sie schätzen die Möglichkeit, lokale Lebensweisen kennenzulernen und in Wohnungen zu übernachten, die oft günstiger sind als Hotels.

Trends auf dem Markt: Ein wachsender Trend im indischen Markt für Privat- & Ferienwohnungsvermietung ist die verstärkte Nutzung von Online-Plattformen zur Buchung von Unterkünften. Diese Plattformen bieten eine breite Auswahl an Wohnungen und ermöglichen es den Reisenden, Unterkünfte bequem von überall aus zu buchen.

Lokale Besonderheiten: In Indien gibt es eine Vielzahl von Unterkunftsoptionen, die den Bedürfnissen verschiedener Reisender gerecht werden. Von luxuriösen Apartments in städtischen Zentren bis hin zu malerischen Ferienhäusern in ländlichen Gebieten bietet der Markt eine vielfältige Auswahl an Unterkünften.

Grundlegende makroökonomische Faktoren: Das Wirtschaftswachstum in Indien, die zunehmende Digitalisierung und die steigende Reisetätigkeit im In- und Ausland haben dazu beigetragen, dass der Markt für Privat- & Ferienwohnungsvermietung florierend ist. Die steigende Zahl an Geschäftsreisenden und Touristen, die nach erschwinglichen und komfortablen Unterkünften suchen, hat die Nachfrage nach Privatwohnungen und Ferienhäusern in Indien weiter angetrieben.

Methodik

Datenabdeckung:

Die Daten umfassen B2C-Unternehmen. Zahlen basieren auf Buchungen, Umsätzen und Vertriebskanälen von Privat- und Ferienwohnungen.

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, die Statista Consumer Insights Umfrage, Drittanbieterstudien und -reporte, Daten von Branchenverbänden (z. B. UNWTO) und Preisdaten der Key Player der jeweiligen Märkte. Darüber hinaus nutzen wir relevante Marktindikatoren und Daten von länderspezifischen Verbänden, wie das länderspezifische BIP, demografische Daten (z. B. Bevölkerung), Tourismusausgaben, Konsumausgaben, die Internetdurchdringung und die Durchdringung 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. Ein k-Means-Algorithmus ermöglicht eine Schätzung vergleichbarer Länder. Die Haupttreiber sind das Tourismus-BIP pro Kopf und die jeweiligen Preisindizes.

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.