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Privat- & Ferienwohnungsvermietung - Armenien

Armenien

Der prognostizierte Umsatz im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt in Armenien wird im Jahr 2024 voraussichtlich 32,870Mio. € betragen.
Diese Zahl steigt laut Prognose bis 2028 auf ein Marktvolumen von 40,350Mio. € an, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 5,26% (CAGR 2024-2028) entspricht.
Die Anzahl der Nutzer im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt wird laut Prognose im Jahr 2028 voraussichtlich 0,820Mio. Nutzer betragen.
Die Penetrationsrate, also der Anteil der Nutzer im Verhältnis zur Gesamtbevölkerung, wird im Jahr 2024 bei 25,7 % liegen und bis 2028 voraussichtlich 29,7 % erreichen.
Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU, engl. Average Revenue Per User) wird auf 45,99€ geschätzt.
Im Jahr 2028 wird voraussichtlich 91 % 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).
Armenien verzeichnet einen deutlichen Anstieg der privaten Ferienwohnungsvermietung, da immer mehr Reisende die authentische und kulturelle Erfahrung bevorzugen.

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

Markt

Region

Regionenvergleich

Währung

Analystenmeinung

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

Kundenpräferenzen: Armenische Reisende und internationale Touristen zeigen zunehmendes Interesse an alternativen Unterkünften wie Privatwohnungen und Ferienwohnungen. Diese Unterkunftsarten bieten oft ein authentischeres Erlebnis und eine persönlichere Note im Vergleich zu traditionellen Hotels.

Trends auf dem Markt: Ein deutlicher Trend auf dem Markt in Armenien ist die Zunahme von Online-Plattformen und Apps, die es den Reisenden ermöglichen, Privat- & Ferienwohnungen einfach zu finden und zu buchen. Diese Technologie hat den Markt transparenter gemacht und die Auswahl an Unterkünften für die Kunden erweitert.

Lokale Besonderheiten: Die kulturelle Gastfreundschaft in Armenien hat dazu geführt, dass viele Einheimische bereit sind, ihre Wohnungen als Ferienunterkünfte anzubieten. Dies schafft eine einzigartige Gelegenheit für Reisende, in die lokale Lebensweise einzutauchen und enge Beziehungen zu den Einheimischen aufzubauen.

Grundlegende makroökonomische Faktoren: Die wachsende Tourismusbranche in Armenien, unterstützt durch staatliche Initiativen zur Förderung des Tourismussektors, hat zu einem Anstieg der Nachfrage nach Privat- & Ferienwohnungen geführt. Darüber hinaus haben wirtschaftliche Faktoren wie die Stabilität der Währung und das steigende Einkommensniveau der Bevölkerung dazu beigetragen, dass sich mehr Menschen den Luxus leisten können, in Privatunterkünften zu übernachten.

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.