Nachfragemodellierung & Marktschätzung
Unsere Methodologien zur Marktgrößenbestimmung und -prognose verwenden eine robuste Kombination aus Top-down- und Bottom-up-Ansätzen, ergänzt durch eine mehrstufige Datentriangulation, um Genauigkeit und eine umfassende Marktabdeckung zu gewährleisten. Der Prozess ist iterativ, wobei Erkenntnisse aus der Primärforschung die während der Sekundäranalyse entwickelten Modelle kontinuierlich verfeinern.
Top-Down-Ansatz: Dieser Ansatz beginnt mit der Schätzung des gesamten adressierbaren Marktes (TAM) für Kernbankenlösungen in den VAE, wobei häufig makroökonomische Indikatoren, die gesamten IT-Ausgaben im Finanzsektor und regionale Investitionstrends in Banktechnologien genutzt werden. Dieser TAM wird dann systematisch in spezifische Segmente unterteilt, basierend auf Komponente, Bereitstellungsmodell, Unternehmensgröße, Lösungsart und Endbenutzer, wie im Berichtsumfang definiert.
Bottom-Up-Ansatz: Diese Methodik beinhaltet die Aggregation detaillierter Datenpunkte, um die Gesamtmarktgröße zu ermitteln. Spezifische Metriken und Variablen, die in diesem Ansatz für den Markt für Kernbankenlösungen in den VAE verwendet werden, umfassen:
- Die Gesamtzahl der lizenzierten Banken, Kreditgenossenschaften und Finanzdienstleistungsunternehmen, die in den VAE tätig sind.
- Durchschnittliche Kosten für die Implementierung und Upgrades neuer Kernbankenlösungen, segmentiert nach Größe und Komplexität des Finanzinstituts.
- Jährlich wiederkehrende Einnahmen (ARR), die aus Kernbankensoftwarelizenzen, Wartungsverträgen und Managed Services generiert werden.
- Prognostizierte IT-Ausgaben und Budgets für die digitale Transformation, die speziell für die Modernisierung von Kernbankensystemen im Finanzdienstleistungssektor der VAE bereitgestellt werden.
Mehrstufige Datentriangulation: Dieser entscheidende Schritt beinhaltet die Überprüfung von Datenpunkten und Schätzungen aus verschiedenen Primär- und Sekundärquellen. So werden beispielsweise Marktgrößenschätzungen aus Anbieterumsatzberichten (sekundär) anhand von Kundenabsichten (primär) und regulatorischen Einreichungsdaten (sekundär) validiert, was die Zuverlässigkeit unserer endgültigen Zahlen erhöht.
Prognosemodelle umfassen quantitative Techniken wie Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse und Wachstumsratenextrapolation sowie qualitative Eingaben aus Experteninterviews, um Markttreiber, Beschränkungen, Chancen und die Wettbewerbsintensität zu berücksichtigen.