Privat- & Ferienwohnungsvermietung - Deutschland

  • Deutschland
  • Der Umsatz im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt in Deutschland wird voraussichtlich im Jahr 2024 etwa 4,170Mrd. € betragen.
  • Laut Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 2029 voraussichtlich 4,680Mrd. € erreichen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 2,33% (CAGR 2024-2029) entspricht.
  • Die Anzahl der Nutzer im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt wird laut Prognose im Jahr 2029 voraussichtlich 27,750Mio. Nutzer betragen.
  • Die Penetrationsrate wird im Jahr 2024 bei 31,4 % liegen und im Jahr 2029 voraussichtlich 33,5 % erreichen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird voraussichtlich bei 159,30€ liegen.
  • Im Jahr 2029 wird voraussichtlich 75 % des Gesamtumsatzes im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt online erwirtschaftet werden.
  • Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass die USA den höchsten Umsatz erwarten (18.800Mio. € im Jahr 2024).
  • Die Vermietung von Privat- und Ferienwohnungen erlebt in Deutschland einen starken Aufschwung im Bereich des Reise- und Tourismusmarktes.

Schlüsselregionen: Indien, Vietnam, Saudi-Arabien, Singapur, Deutschland

 
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Analystenmeinung

In Deutschland hat sich der Markt für Privat- & Ferienwohnungsvermietung in den letzten Jahren dynamisch entwickelt, wobei verschiedene Faktoren die Trends und Entwicklungen beeinflussen.

Kundenpräferenzen:
Deutsche Reisende schätzen zunehmend die Flexibilität und Authentizität, die Privat- und Ferienwohnungen im Vergleich zu traditionellen Hotels bieten. Sie suchen nach individuellen Unterkünften, die es ihnen ermöglichen, sich wie Einheimische zu fühlen und die lokale Kultur intensiver zu erleben.

Trends auf dem Markt:
Ein deutlicher Trend auf dem deutschen Markt für Privat- & Ferienwohnungsvermietung ist die steigende Nachfrage nach nachhaltigen Unterkünften. Reisende legen vermehrt Wert auf umweltfreundliche Optionen und achten auf Energieeffizienz sowie ökologische Aspekte bei der Auswahl ihrer Unterkunft.

Lokale Besonderheiten:
In Deutschland sind regionale Unterschiede in der Nachfrage nach Privat- & Ferienwohnungen zu beobachten. Beliebte touristische Ziele wie die Küstenregionen an Nord- und Ostsee sowie die bayerischen Alpen verzeichnen eine hohe Nachfrage nach Ferienwohnungen, während in städtischen Ballungsräumen wie Berlin und München vermehrt Privatunterkünfte gebucht werden.

Grundlegende makroökonomische Faktoren:
Die stabile wirtschaftliche Lage in Deutschland und die hohe Reiselust der Bevölkerung tragen maßgeblich zur Entwicklung des Marktes für Privat- & Ferienwohnungsvermietung bei. Zudem haben technologische Fortschritte und die Digitalisierung des Buchungsprozesses die Verfügbarkeit von Privatunterkünften erleichtert und die Transparenz für Reisende erhöht.

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.

Übersicht

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