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Privat- & Ferienwohnungsvermietung - Estland

Estland

Der Umsatz im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt in Estland wird voraussichtlich im Jahr 2024 bei etwa 61,530Mio. € liegen.
Gemäß einer Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 2028 voraussichtlich 72,680Mio. € betragen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 4,25% (CAGR 2024-2028) entspricht.
Die Anzahl der Nutzer im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt wird laut Prognose im Jahr 2028 bei 0,540Mio. Nutzer liegen.
Die Penetrationsrate, also der Anteil der Nutzer im Verhältnis zur Gesamtbevölkerung, wird 2024 voraussichtlich bei 39,1 % liegen und im Jahr 2028 voraussichtlich 41,7 % erreichen.
Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU, engl. Average Revenue Per User) wird voraussichtlich bei 119,40€ Euro liegen.
Im Jahr 2028 wird voraussichtlich 77 % des Gesamtumsatzes im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt online erwirtschaftet.
Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass die USA den höchsten Umsatz erwarten (18.070Mio. € im Jahr 2024).
In Estland ist die Privat- & Ferienwohnungsvermietung im Travel & Tourism Markt stark im Aufwind, da immer mehr Reisende die einzigartige Kombination aus Natur, Kultur und modernem Stadtleben erleben möchten.

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

Markt

Region

Regionenvergleich

Währung

Analystenmeinung

Estland hat in den letzten Jahren einen signifikanten Anstieg im Privat- & Ferienwohnungsvermietung-Markt erlebt, der durch verschiedene Faktoren beeinflusst wird.

Kundenpräferenzen: Reisende in Estland bevorzugen zunehmend die Flexibilität und Authentizität, die Privat- und Ferienwohnungen im Vergleich zu traditionellen Hotels bieten. Sie schätzen die Möglichkeit, in Wohnungen mit lokalem Charakter zu übernachten und die Kultur des Landes aus erster Hand zu erleben.

Trends auf dem Markt: Ein deutlicher Trend auf dem estnischen Markt ist die steigende Nachfrage nach Ferienwohnungen in ländlichen Gebieten und kleinen Städten, da Reisende nach ruhigeren und abgelegeneren Zielen suchen. Dies führt zu einer Diversifizierung des Angebots und einer verstärkten Vermarktung dieser weniger bekannten Orte.

Lokale Besonderheiten: Estland zeichnet sich durch eine starke digitale Infrastruktur aus, die es Vermietern erleichtert, ihre Immobilien online zu präsentieren und zu verwalten. Dies hat zu einem Anstieg von Online-Plattformen geführt, die sich auf die Vermittlung von Privat- und Ferienwohnungen spezialisiert haben und so den Markt weiter ankurbeln.

Grundlegende makroökonomische Faktoren: Die wirtschaftliche Stabilität Estlands und das kontinuierliche Wirtschaftswachstum haben zu steigenden Einkommen und einer wachsenden Mittelschicht geführt. Dies hat wiederum die Reisebereitschaft der Esten erhöht und zu einer verstärkten Inlandsnachfrage nach Privat- und Ferienwohnungen geführt.

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.