Privat- & Ferienwohnungsvermietung - Thailand

  • Thailand
  • Im Jahr 2024 wird der Umsatz im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt in Thailand voraussichtlich etwa 0,630Mrd. € betragen.
  • Eine Prognose zeigt, dass das Marktvolumen bis 2029 auf 0,880Mrd. € steigen wird, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 6,91% (CAGR 2024-2029) entspricht.
  • Die Anzahl der Nutzer in diesem Markt wird laut Prognose im Jahr 2029 bei 11,980Mio. Nutzer liegen.
  • Die Penetrationsrate, also der Anteil der Nutzer im Verhältnis zur Gesamtbevölkerung, soll von 14,1 % im Jahr 2024 auf 16,6 % im Jahr 2029 steigen.
  • Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird auf 62,23€ geschätzt.
  • Im Jahr 2029 wird voraussichtlich 73 % des Gesamtumsatzes im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt online generiert.
  • Im weltweiten Vergleich zeigt sich, dass die USA mit einem erwarteten Umsatz von 18.800Mio. € im Jahr 2024 den größten Marktanteil haben.
  • Aufgrund der steigenden Beliebtheit von Thailand als Reiseziel gibt es einen wachsenden Trend zur Privat- & Ferienwohnungsvermietung im Travel & Tourism Markt.

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

 
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Analystenmeinung

In Thailand hat sich der Markt für Privat- & Ferienwohnungsvermietungen in den letzten Jahren dynamisch entwickelt.

Kundenpräferenzen:
Reisende in Thailand bevorzugen zunehmend die Flexibilität und Annehmlichkeiten von Privat- & Ferienwohnungen gegenüber traditionellen Hotels. Sie schätzen die Möglichkeit, lokale Erfahrungen zu machen, mehr Platz und Privatsphäre zu haben sowie in Wohnungen mit voll ausgestatteten Küchen zu übernachten.

Trends auf dem Markt:
Ein wichtiger Trend auf dem thailändischen Markt für Privat- & Ferienwohnungsvermietungen ist die steigende Nachfrage nach Unterkünften in beliebten touristischen Zielen wie Bangkok, Phuket und Chiang Mai. Zudem sind Luxusvillen und Strandhäuser bei wohlhabenden Reisenden besonders gefragt. Ein weiterer Trend ist die Zunahme von Buchungen über Online-Plattformen und Apps, die den Prozess der Suche und Buchung von Unterkünften vereinfachen.

Lokale Besonderheiten:
Thailand hat eine vielfältige Auswahl an Unterkünften, die von einfachen Apartments bis hin zu luxuriösen Villen reichen. Viele Privat- & Ferienwohnungen sind geschmackvoll eingerichtet und bieten einen hohen Standard an Komfort und Service. Die thailändische Gastfreundschaft und die warme Atmosphäre tragen dazu bei, dass Reisende sich in den Privatunterkünften willkommen fühlen.

Grundlegende makroökonomische Faktoren:
Die boomende Tourismusbranche in Thailand trägt wesentlich zum Wachstum des Marktes für Privat- & Ferienwohnungsvermietungen bei. Die steigende Anzahl an internationalen Touristen, die das Land besuchen, erhöht die Nachfrage nach verschiedenen Unterkunftsoptionen. Zudem hat die Regierung Maßnahmen ergriffen, um den Tourismussektor weiter zu fördern und Investitionen anzuziehen, was sich positiv auf den Markt auswirkt.

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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  • Marktindikatoren
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