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Privat- & Ferienwohnungsvermietung - Iran

Iran

Es wird erwartet, dass der Umsatz im Iran im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt im Jahr 2024 etwa 0,500Mrd. € erreichen wird.
Laut Prognose wird das Marktvolumen im Jahr 2028 voraussichtlich 0,580Mrd. € betragen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 3,78% (CAGR 2024-2028) entspricht.
Die Anzahl der Nutzer im Iran im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt wird laut Prognose im Jahr 2028 voraussichtlich 9,360Mio. Nutzer betragen.
Die Penetrationsrate wird im Jahr 2024 bei 9,9 % liegen und im Jahr 2028 voraussichtlich 10,2 % erreichen.
Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird im Iran bei 56,05€ erwartet.
Im Jahr 2028 wird voraussichtlich 66 % des Gesamtumsatzes im Iran im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt online erwirtschaftet.
Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass die USA den höchsten Umsatz im Jahr 2024 mit 18.070Mio. € erwarten.
Die Privat- & Ferienwohnungsvermietung in Iran gewinnt zunehmend an Beliebtheit, da Reisende die authentische iranische Kultur hautnah erleben möchten.

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

Markt

Region

Regionenvergleich

Währung

Analystenmeinung

Im Jahr 2021 verzeichnete der Privat- & Ferienwohnungsvermietung-Markt in Iran eine interessante Entwicklung.

Kundenpräferenzen: Iranische Reisende bevorzugen zunehmend die Buchung von Privat- und Ferienwohnungen für ihre Aufenthalte. Diese Unterkünfte bieten oft ein authentischeres Erlebnis und mehr Flexibilität als traditionelle Hotels. Darüber hinaus schätzen viele Reisende die persönliche Note und den Komfort, den Privatunterkünfte bieten.

Trends auf dem Markt: Ein deutlicher Trend auf dem iranischen Markt für Privat- & Ferienwohnungsvermietung ist die steigende Nachfrage nach Unterkünften in historischen Vierteln und traditionellen Stadtteilen. Reisende suchen nach einzigartigen Unterkünften, die in die lokale Kultur und Architektur eingebettet sind. Dies hat zu einem Anstieg der Buchungen in solchen Gegenden geführt.

Lokale Besonderheiten: Eine Besonderheit des iranischen Marktes ist die steigende Beliebtheit von Gästehäusern, die von Einheimischen betrieben werden. Diese Unterkünfte bieten den Reisenden die Möglichkeit, in das tägliche Leben und die Bräuche der Iraner einzutauchen. Die Gastgeber spielen eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung von Informationen über die lokale Kultur und Sehenswürdigkeiten.

Grundlegende makroökonomische Faktoren: Die Entwicklung des Privat- & Ferienwohnungsvermietung-Marktes in Iran wird auch von makroökonomischen Faktoren beeinflusst. Dazu gehören Währungsschwankungen, politische Stabilität und regulatorische Rahmenbedingungen. Veränderungen in diesen Bereichen können die Attraktivität des Landes für ausländische Touristen und Investoren beeinflussen.

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.