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Pauschalurlaub - Sri Lanka

Sri Lanka

Der Umsatz im Pauschalurlaubs-Markt in Sri Lanka wird voraussichtlich im Jahr 2024 etwa 47,460Mio. € betragen.
Laut Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 2028 einen Wert von 55,250Mio. € erreichen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 3,87% (CAGR 2024-2028) entspricht.
Die Anzahl der Nutzer im Pauschalurlaubs-Markt in Sri Lanka wird laut Prognose im Jahr 2028 bei 232,600Tsd. Nutzer liegen.
Die Penetrationsrate, also der Anteil der Nutzer im Verhältnis zur Gesamtbevölkerung, wird voraussichtlich im Jahr 2024 bei 1,0 % liegen und im Jahr 2028 voraussichtlich 1,1 % erreichen.
Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU, engl. Average Revenue Per User) wird voraussichtlich bei 207,80€ liegen.
Im Jahr 2028 werden voraussichtlich 61 % des Gesamtumsatzes im Pauschalurlaubs-Markt in Sri Lanka online erwirtschaftet.
Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass China den größten Umsatz im Pauschalurlaubs-Markt erwartet (54.720Mio. € im Jahr 2024).
Sri Lanka ist ein aufstrebendes Reiseziel für Pauschalurlaub, das für seine atemberaubenden Strände, reiche Kultur und historischen Stätten bekannt ist.

Schlüsselregionen: Vereinigtes Königreich, Indien, Indonesien, Deutschland, Malaysia

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Währung

Analystenmeinung

Der Pauschalreisen-Markt in Sri Lanka hat in den letzten Jahren eine steigende Nachfrage verzeichnet, die auf verschiedene Faktoren zurückzuführen ist.

Kundenpräferenzen: Reisende in Sri Lanka zeigen verstärktes Interesse an Pauschalreisen, da sie nach bequemen und organisierten Urlaubserlebnissen suchen. Viele bevorzugen es, alle Reiseleistungen wie Unterkunft, Transport und Aktivitäten im Voraus zu buchen, um sich während ihres Aufenthalts keine Gedanken machen zu müssen.

Trends auf dem Markt: Ein Trend im Pauschalreisen-Markt in Sri Lanka ist die zunehmende Beliebtheit von maßgeschneiderten Paketen, die auf die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben der Reisenden zugeschnitten sind. Anbieter passen ihre Angebote an, um einzigartige Erlebnisse und personalisierten Service zu bieten, was bei den Kunden gut ankommt.

Lokale Besonderheiten: Die Vielfalt an kulturellen Sehenswürdigkeiten, Naturparks und Stränden in Sri Lanka macht das Land zu einem attraktiven Ziel für Pauschalreisende. Die Besucher können eine reiche kulturelle Erfahrung genießen, die von alten Tempeln über Teeplantagen bis hin zu exotischer Tierwelt reicht.

Grundlegende makroökonomische Faktoren: Die positive wirtschaftliche Entwicklung in Sri Lanka hat zu einem Anstieg des verfügbaren Einkommens und einer wachsenden Mittelschicht geführt, die sich nun häufiger Pauschalreisen leisten kann. Darüber hinaus hat die Tourismusbranche des Landes von staatlicher Unterstützung und Infrastrukturinvestitionen profitiert, was das Wachstum des Pauschaltourismus weiter vorantreibt.

Methodik

Datenabdeckung:

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

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.