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Privat- & Ferienwohnungsvermietung - Turkmenistan

Turkmenistan

Der Umsatz im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt in Turkmenistan wird bis 2024 voraussichtlich bei 9,110Mio. € liegen.
Laut Prognose wird das Marktvolumen bis 2028 auf 15,100Mio. € steigen, was einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 13,47% (CAGR 2024-2028) entspricht.
Die Anzahl der Nutzer im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt wird laut Prognose bis 2028 auf 267,600Tsd. Nutzer steigen.
Die Penetrationsrate wird 2024 bei 2,9 % liegen und bis 2028 voraussichtlich 3,9 % erreichen.
Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU, engl. Average Revenue Per User) wird bei 47,11€ erwartet.
Im Jahr 2028 wird voraussichtlich 90 % 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).
Der Markt für Privat- & Ferienwohnungsvermietung in Turkmenistan zeigt eine steigende Nachfrage aufgrund der zunehmenden Beliebtheit des Landes als Reiseziel.

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

Markt

Region

Regionenvergleich

Währung

Analystenmeinung

Mit einem wachsenden Tourismussektor und einem steigenden Interesse an alternativen Unterkünften hat sich der Privat- & Ferienwohnungsvermietung-Markt in Turkmenistan in den letzten Jahren dynamisch entwickelt.

Kundenpräferenzen: Reisende in Turkmenistan zeigen ein wachsendes Interesse an authentischen und lokalen Erlebnissen, was sich auch auf ihre Unterkunftspräferenzen auswirkt. Viele bevorzugen es, in Privat- oder Ferienwohnungen zu übernachten, um einen Einblick in das lokale Leben zu erhalten und sich wie Einheimische zu fühlen.

Trends auf dem Markt: Ein deutlicher Trend auf dem Privat- & Ferienwohnungsvermietung-Markt in Turkmenistan ist die Zunahme von Online-Plattformen und Apps, die es Reisenden ermöglichen, private Unterkünfte zu finden und zu buchen. Diese Technologie hat dazu beigetragen, den Markt transparenter und zugänglicher zu machen, was wiederum das Wachstum des Sektors vorantreibt.

Lokale Besonderheiten: In Turkmenistan gibt es einige lokale Besonderheiten, die den Privat- & Ferienwohnungsvermietung-Markt beeinflussen. Dazu gehören kulturelle Vorlieben für bestimmte Arten von Unterkünften, die Nähe zu touristischen Attraktionen und die Verfügbarkeit von Dienstleistungen wie Reinigung und Verpflegung.

Grundlegende makroökonomische Faktoren: Die wirtschaftliche Entwicklung des Landes und die Stabilität des Tourismussektors spielen eine wichtige Rolle für den Privat- & Ferienwohnungsvermietung-Markt in Turkmenistan. Eine robuste Wirtschaft und steigende Touristenzahlen können das Wachstum des Marktes ankurbeln, während Unsicherheiten oder wirtschaftliche Rückschläge das Gegenteil bewirken könnten.

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.