Marktgröße für Rechenzentren in Indonesien
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Studienzeitraum | 2017 - 2029 |
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Marktvolumen (2024) | 0.65 Tausend MW |
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Market Volume (2029) | 1.41 Tausend MW |
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Marktkonzentration | Niedrig |
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Größter Anteil nach Tiertyp | Stufe 3 |
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CAGR(2024 - 2029) | 16.92 % |
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Am schnellsten wachsend nach Tiertyp | Stufe 4 |
Hauptakteure |
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*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
Marktanalyse für Rechenzentren in Indonesien
Die Größe des indonesischen Rechenzentrumsmarkts wird im Jahr 2024 auf 0,65 Tausend MW geschätzt und soll bis 2029 1,41 Tausend MW erreichen, was einem jährlichen Wachstum von 16,92 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht.
Tier-3-Rechenzentren machten im Jahr 2023 volumenmäßig den größten Anteil aus, und es wird erwartet, dass Tier 4 im gesamten Prognosezeitraum dominieren wird
- Das Tier-3-Segment hatte im Jahr 2022 einen Marktanteil von über 50 % auf dem indonesischen Rechenzentrumsmarkt. Es wird außerdem prognostiziert, dass es bis 2029 eine jährliche Wachstumsrate von 15 % verzeichnen wird, um eine IT-Lastkapazität von 652,6 MW zu erreichen Es wird erwartet, dass das Tier-4-Segment bis 2029 das höchste Wachstum von 25,9 % verzeichnen wird. Die Implementierung von Standards in den Rechenzentrumseinrichtungen gewährleistet eine minimale Innenstadt und erhöht gleichzeitig die Effizienz der Einrichtungen. Daher bevorzugen Kunden Rechenzentren mit zusätzlicher redundanter Ausrüstung für die Datensicherung.
- Tier-1- und Tier-2-Einrichtungen verlieren an Nachfrage, da sie nicht in der Lage sind, die wachsenden unterbrechungsfreien Dienstleistungen von Unternehmen zu erfüllen. Die wachsende Zahl globaler Konzerne hat zu Business-Continuity-Diensten rund um die Uhr geführt, wodurch sich die Präferenz schrittweise auf Tier-3- und Tier-4-Rechenzentren verlagert hat.
- Im Jahr 2022 gab es im Land fast 25 Tier-3-Rechenzentren, gefolgt von acht Tier-4-Rechenzentren. Die JK1-Anlage von PT DCI Indonesia Tbk war das erste Rechenzentrum des Landes, das 2013 die Tier-4-Zertifizierung erhielt. Seitdem mussten NTT und Digital Edge (Singapore) Pte Ltd im Land Tier-4-Rechenzentren bauen. Es wird erwartet, dass die wachsende Nachfrage der Kunden in den kommenden Jahren den Bau von Tier-3- und Tier-4-Rechenzentren im Land vorantreiben wird.
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Markttrends für Rechenzentren in Indonesien
- Die Priorisierung digitaler Initiativen wie 5G, digitales Bezahlen und die Gewinnung einer großen Zahl berufstätiger Einwanderer steigern die Marktnachfrage
- Die Einführung des 5G-Netzwerks und der Ausbau des 4G-Netzwerks, um den Markt für Rechenzentren voranzutreiben
- Zunehmende Glasfaser-Konnektivitätsprojekte im Land, um den Markt voranzutreiben
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Überblick über die indonesische Rechenzentrumsbranche
Der indonesische Markt für Rechenzentren ist fragmentiert, wobei die fünf größten Unternehmen einen Anteil von 19,37 % einnehmen. Die Hauptakteure auf diesem Markt sind EdgeConneX Inc., NTT Ltd., PT DCI Indonesia Tbk, PT Sigma Tata Sadaya und PT. Faasri Utama Sakti (alphabetisch sortiert).
Indonesiens Marktführer für Rechenzentren
EdgeConneX Inc.
NTT Ltd.
PT DCI Indonesia Tbk
PT Sigma Tata Sadaya
PT. Faasri Utama Sakti
Other important companies include BDx Data Center Pte. Ltd., Digital Edge (Singapore) Holdings Pte Ltd., Nusantara Data Center, Princeton Digital Group, PT CBN Nusantara, PT. Supra Primatama Nusantara, Space DC Pte Ltd..
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert
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Marktnachrichten für indonesische Rechenzentren
- September 2022 Das Unternehmen beginnt mit dem Bau eines 23-MW-Rechenzentrums in Jakarta, Indonesien, und markiert damit den dritten Standort des Unternehmens in Südostasien, da es von der schnellen digitalen Transformation der Region im Zuge der globalen Pandemie profitiert. Die neue Anlage wird 3.430 Schränke bieten und einer IT-Last von 23 MW und ist darauf ausgelegt, der wachsenden Nachfrage nach Anwendungen mit hoher Leistungsdichte von Cloud-gesteuerten Hyperscale-Implementierungen sowie lokalen und internationalen Netzwerk- und Finanzdienstleistern gerecht zu werden. Die Fertigstellung wird für das vierte Quartal 2023 erwartet.
- August 2022 PT Sigma Cipta Caraka (SCA), auch bekannt als Telkomsigma, überträgt sein Rechenzentrumsgeschäft an PT Telkom Data Ekosistem (TDE), das einen Gesamtwert von 2,01 Billionen IDR hat. Die Muttergesellschaft PT Telkom Indonesia (Persero) Tbk (TLKM) behauptete, dass diese Übertragung des Geschäftsbereichs Rechenzentren mit dem Geschäftsumstrukturierungsprogramm der Telkom Group zusammenhänge.
- Juni 2022 Das Unternehmen gab die Einführung von BDx Indonesia bekannt, nachdem eine Joint-Venture-Vereinbarung über 300 Millionen US-Dollar mit PT Indosat Tbk (Indosat Ooredoo Hutchison oder IOH) und PT Aplikanusa Lintasarta, Big Data Exchange (BDx), abgeschlossen wurde.
Indonesien-Marktbericht für Rechenzentren – Inhaltsverzeichnis
ZUSAMMENFASSUNG & WICHTIGSTE ERKENNTNISSE
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1. EINFÜHRUNG
1.1. Studienannahmen und Marktdefinition
1.2. Umfang der Studie
1.3. Forschungsmethodik
2. MARKTAUSSICHTEN
2.1. IT-Belastbarkeit
2.2. Erhöhte Bodenfläche
2.3. Colocation-Umsatz
2.4. Installierte Racks
2.5. Rack-Platznutzung
2.6. U-Boot Kabel
3. Wichtige Branchentrends
3.1. Smartphone-Benutzer
3.2. Datenverkehr pro Smartphone
3.3. Mobile Datengeschwindigkeit
3.4. Breitband-Datengeschwindigkeit
3.5. Glasfaserverbindungsnetzwerk
3.6. Gesetzlicher Rahmen
3.6.1. Indonesien
3.7. Analyse der Wertschöpfungskette und des Vertriebskanals
4. MARKTSEGMENTIERUNG (INKLUSIVE MARKTGRÖSSE NACH VOLUMEN, PROGNOSEN BIS 2029 UND ANALYSE DER WACHSTUMSPERSPEKTIVEN)
4.1. Hotspot
4.1.1. Großraum Jakarta
4.1.2. Rest von Indonesien
4.2. Größe des Rechenzentrums
4.2.1. Groß
4.2.2. Fest
4.2.3. Mittel
4.2.4. Mega
4.2.5. Klein
4.3. Tiertyp
4.3.1. Stufe 1 und 2
4.3.2. Stufe 3
4.3.3. Stufe 4
4.4. Absorption
4.4.1. Nicht genutzt
4.4.2. Verwendet
4.4.2.1. Nach Colocation-Typ
4.4.2.1.1. Hyperskaliert
4.4.2.1.2. Einzelhandel
4.4.2.1.3. Großhandel
4.4.2.2. Vom Endbenutzer
4.4.2.2.1. BFSI
4.4.2.2.2. Wolke
4.4.2.2.3. E-Commerce
4.4.2.2.4. Regierung
4.4.2.2.5. Herstellung
4.4.2.2.6. Medien und Unterhaltung
4.4.2.2.7. Telekommunikation
4.4.2.2.8. Anderer Endbenutzer
5. WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT
5.1. Marktanteilsanalyse
5.2. Unternehmenslandschaft
5.3. Unternehmensprofile (einschließlich Übersicht auf globaler Ebene, Übersicht auf Marktebene, Kerngeschäftssegmente, Finanzen, Mitarbeiterzahl, Schlüsselinformationen, Marktrang, Marktanteil, Produkte und Dienstleistungen sowie Analyse der jüngsten Entwicklungen).
5.3.1. BDx Data Center Pte. Ltd.
5.3.2. Digital Edge (Singapore) Holdings Pte Ltd.
5.3.3. EdgeConneX Inc.
5.3.4. NTT Ltd.
5.3.5. Nusantara Data Center
5.3.6. Princeton Digital Group
5.3.7. PT CBN Nusantara
5.3.8. PT DCI Indonesia Tbk
5.3.9. PT Sigma Tata Sadaya
5.3.10. PT. Faasri Utama Sakti
5.3.11. PT. Supra Primatama Nusantara
5.3.12. Space DC Pte Ltd.
5.4. LISTE DER UNTERSUCHTEN UNTERNEHMEN
6. WICHTIGE STRATEGISCHE FRAGEN FÜR RECHENZENTREN-CEOS
7. ANHANG
7.1. Globaler Überblick
7.1.1. Überblick
7.1.2. Porters Fünf-Kräfte-Framework
7.1.3. Globale Wertschöpfungskettenanalyse
7.1.4. Globale Marktgröße und DROs
7.2. Quellen & Referenzen
7.3. Liste der Tabellen und Abbildungen
7.4. Primäre Erkenntnisse
7.5. Datenpaket
7.6. Glossar der Begriffe
Liste der Tabellen & Abbildungen
- Abbildung 1:
- VOLUMEN DER IT-LASTKAPAZITÄT, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 2:
- VOLUMEN DER ERHÖHTEN BODENFLÄCHE, SQ.FT. ('000), INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 3:
- WERT DES COLOCATION-UMSATZES, MILLIONEN USD, INDONESIEN, 2017–2029
- Abbildung 4:
- VOLUMEN DER INSTALLIERTEN RACKS, ANZAHL, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 5:
- RACKFLÄCHENAUSNUTZUNG, %, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 6:
- ANZAHL DER SMARTPHONE-BENUTZER, ANZAHL, INDONESIEN, 2017–2029
- Abbildung 7:
- DATENVERKEHR PRO SMARTPHONE, GB, INDONESIEN, 2017 – 2029
- Abbildung 8:
- DURCHSCHNITTLICHE MOBILE DATENGESCHWINDIGKEIT, MBit/s, INDONESIEN, 2017–2029
- Abbildung 9:
- DURCHSCHNITTLICHE BREITBANDGESCHWINDIGKEIT, GBPS, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 10:
- LÄNGE DES FIBER-KONNEKTIVITÄTSNETZES, KILOMETER, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 11:
- VOLUMEN DER IT-LASTKAPAZITÄT, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 12:
- VOLUMEN DES HOTSPOT, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 13:
- VOLUMENANTEIL DES HOTSPOT, %, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 14:
- VOLUMENGRÖSSE DES HOTSPOT, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 15:
- VOLUMENANTEIL DES GROSSRAUMS JAKARTA, MW, HOTSPOT, %, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 16:
- VOLUMENGRÖSSE DES HOTSPOT, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 17:
- VOLUMENANTEIL DES ÜBRIGEN INDONESIEN, MW, HOTSPOT, %, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 18:
- VOLUMEN DER RECHENZENTRUGRÖSSE, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 19:
- VOLUMENANTEIL DER RECHENZENTRUGRÖSSE, %, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 20:
- VOLUMENGRÖSSE DER RECHENZENTRUMGRÖSSE, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 21:
- VOLUMENGRÖSSE DER RECHENZENTRUMGRÖSSE, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 22:
- VOLUMENGRÖSSE DER RECHENZENTRUMGRÖSSE, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 23:
- VOLUMENGRÖSSE DER RECHENZENTRUMGRÖSSE, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 24:
- VOLUMENGRÖSSE DER RECHENZENTRUMGRÖSSE, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 25:
- VOLUMEN DES TIERTYPS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 26:
- VOLUMENANTEIL DER TIERART, %, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 27:
- VOLUMENGRÖSSE DES TIERTYPS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 28:
- VOLUMENGRÖSSE DES TIERTYPS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 29:
- VOLUMENGRÖSSE DES TIERTYPS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 30:
- ABSORPTIONSVOLUMEN, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 31:
- VOLUMENANTEIL AN DER ABSORPTION, %, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 32:
- VOLUMENGRÖSSE DER ABSORPTION, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 33:
- VOLUMEN DES KOLOKATIONSTYPS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 34:
- VOLUMENANTEIL DER KOLOKATIONSART, %, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 35:
- VOLUMENGRÖSSE DES KOLOKATIONSTYPS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 36:
- VOLUMENGRÖSSE DES KOLOKATIONSTYPS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 37:
- VOLUMENGRÖSSE DES KOLOKATIONSTYPS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 38:
- ENDBENUTZERVOLUMEN, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 39:
- VOLUMENANTEIL DES ENDBENUTZERS, %, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 40:
- VOLUMENGRÖSSE DES ENDBENUTZERS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 41:
- VOLUMENGRÖSSE DES ENDBENUTZERS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 42:
- VOLUMENGRÖSSE DES ENDBENUTZERS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 43:
- VOLUMENGRÖSSE DES ENDBENUTZERS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 44:
- VOLUMENGRÖSSE DES ENDBENUTZERS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 45:
- VOLUMENGRÖSSE DES ENDBENUTZERS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 46:
- VOLUMENGRÖSSE DES ENDBENUTZERS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 47:
- VOLUMENGRÖSSE DES ENDBENUTZERS, MW, INDONESIEN, 2017 - 2029
- Abbildung 48:
- VOLUMENANTEIL DER WICHTIGSTEN AKTEUREN, %, INDONESIEN, 2022
Segmentierung der indonesischen Rechenzentrumsbranche
Der Großraum Jakarta wird von Hotspot als Segmente abgedeckt. Groß, Massiv, Mittel, Mega und Klein werden als Segmente durch die Größe des Rechenzentrums abgedeckt. Tier 1 und 2, Tier 3 und Tier 4 werden als Segmente nach Tier-Typ abgedeckt. Nicht genutzte und genutzte Vermögenswerte werden als Segmente durch Absorption abgedeckt.
- Das Tier-3-Segment hatte im Jahr 2022 einen Marktanteil von über 50 % auf dem indonesischen Rechenzentrumsmarkt. Es wird außerdem prognostiziert, dass es bis 2029 eine jährliche Wachstumsrate von 15 % verzeichnen wird, um eine IT-Lastkapazität von 652,6 MW zu erreichen Es wird erwartet, dass das Tier-4-Segment bis 2029 das höchste Wachstum von 25,9 % verzeichnen wird. Die Implementierung von Standards in den Rechenzentrumseinrichtungen gewährleistet eine minimale Innenstadt und erhöht gleichzeitig die Effizienz der Einrichtungen. Daher bevorzugen Kunden Rechenzentren mit zusätzlicher redundanter Ausrüstung für die Datensicherung.
- Tier-1- und Tier-2-Einrichtungen verlieren an Nachfrage, da sie nicht in der Lage sind, die wachsenden unterbrechungsfreien Dienstleistungen von Unternehmen zu erfüllen. Die wachsende Zahl globaler Konzerne hat zu Business-Continuity-Diensten rund um die Uhr geführt, wodurch sich die Präferenz schrittweise auf Tier-3- und Tier-4-Rechenzentren verlagert hat.
- Im Jahr 2022 gab es im Land fast 25 Tier-3-Rechenzentren, gefolgt von acht Tier-4-Rechenzentren. Die JK1-Anlage von PT DCI Indonesia Tbk war das erste Rechenzentrum des Landes, das 2013 die Tier-4-Zertifizierung erhielt. Seitdem mussten NTT und Digital Edge (Singapore) Pte Ltd im Land Tier-4-Rechenzentren bauen. Es wird erwartet, dass die wachsende Nachfrage der Kunden in den kommenden Jahren den Bau von Tier-3- und Tier-4-Rechenzentren im Land vorantreiben wird.
| Hotspot | |
| Großraum Jakarta | |
| Rest von Indonesien |
| Größe des Rechenzentrums | |
| Groß | |
| Fest | |
| Mittel | |
| Mega | |
| Klein |
| Tiertyp | |
| Stufe 1 und 2 | |
| Stufe 3 | |
| Stufe 4 |
| Absorption | |||||||||||||||||
| Nicht genutzt | |||||||||||||||||
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Marktdefinition
- IT-LASTKAPAZITÄT - Die IT-Belastbarkeit oder installierte Kapazität bezieht sich auf die Menge an Energie, die von Servern und Netzwerkgeräten verbraucht wird, die in einem installierten Rack untergebracht sind. Sie wird in Megawatt (MW) gemessen.
- ABSORPTIONSRATE - Sie gibt an, in welchem Umfang die Rechenzentrumskapazität vermietet ist. Wenn beispielsweise ein 100-MW-Gleichstromnetz 75 MW vermietet hat, beträgt die Absorptionsrate 75 %. Sie wird auch als Auslastungsgrad und vermietete Kapazität bezeichnet.
- Erhöhte Bodenfläche - Es handelt sich um einen erhöhten, über dem Boden errichteten Raum. Dieser Spalt zwischen dem ursprünglichen Boden und dem erhöhten Boden wird zur Unterbringung von Kabeln, Kühlung und anderen Geräten des Rechenzentrums genutzt. Diese Anordnung trägt dazu bei, über eine ordnungsgemäße Verkabelungs- und Kühlinfrastruktur zu verfügen. Sie wird in Quadratfuß (ft^2) gemessen.
- GRÖSSE DES RECHENZENTRUMS - Die Größe des Rechenzentrums wird basierend auf der den Rechenzentrumseinrichtungen zugewiesenen Doppelbodenfläche segmentiert. Mega DC – Die Anzahl der Racks muss mehr als 9.000 betragen oder die RFS (erhöhte Bodenfläche) muss mehr als 225.001 Quadratmeter betragen. Fuß; Massive DC – Anzahl der Racks muss zwischen 9.000 und 3.001 liegen oder RFS muss zwischen 225.000 Quadratmetern liegen. ft und 75001 m². Fuß; Große DC – Anzahl der Racks muss zwischen 3000 und 801 liegen oder RFS muss zwischen 75000 Quadratmetern liegen. ft und 20001 m². Fuß; Die mittlere DC-Anzahl der Racks muss zwischen 800 und 201 liegen, oder die RFS muss zwischen 20.000 Quadratmetern liegen. ft und 5001 m². Fuß; Kleine DC – Anzahl der Racks muss weniger als 200 betragen oder RFS muss weniger als 5000 Quadratmeter betragen. ft.
- TIER-TYP - Nach Angaben des Uptime Institute werden die Rechenzentren basierend auf der Leistungsfähigkeit der redundanten Ausrüstung der Rechenzentrumsinfrastruktur in vier Stufen eingeteilt. In diesem Segment werden die Rechenzentren in Tier 1, Tier 2, Tier 3 und Tier 4 unterteilt.
- KOLOKATIONSTYP - Das Segment ist in drei Kategorien unterteilt Einzelhandel, Großhandel und Hyperscale-Colocation-Service. Die Kategorisierung erfolgt auf Basis der Menge der an potenzielle Kunden vermieteten IT-Last. Der Einzelhandels-Colocation-Dienst hat eine gemietete Kapazität von weniger als 250 kW; Wholesale Colocation Services hat Kapazitäten zwischen 251 kW und 4 MW angemietet und Hyperscale Colocation Services hat Kapazitäten von mehr als 4 MW angemietet.
- ENDVERBRAUCHER - Der Rechenzentrumsmarkt arbeitet auf B2B-Basis. BFSI, Regierung, Cloud-Betreiber, Medien und Unterhaltung, E-Commerce, Telekommunikation und Fertigung sind die wichtigsten Endverbraucher im untersuchten Markt. Der Geltungsbereich umfasst nur Colocation-Dienstleister, die auf die zunehmende Digitalisierung der Endverbraucherbranchen reagieren.
Forschungsmethodik
Mordor Intelligence folgt in allen unseren Berichten einer vierstufigen Methodik.
- Schritt 1 Schlüsselvariablen identifizieren: Um eine robuste Prognosemethodik aufzubauen, werden die in Schritt 1 identifizierten Variablen und Faktoren anhand verfügbarer historischer Marktzahlen getestet. Durch einen iterativen Prozess werden die für die Marktprognose erforderlichen Variablen festgelegt und das Modell auf Basis dieser Variablen aufgebaut.
- Schritt 2 Erstellen Sie ein Marktmodell: Schätzungen zur Marktgröße für die Prognosejahre erfolgen nominal. Die Inflation ist kein Teil der Preisgestaltung und der durchschnittliche Verkaufspreis (ASP) wird für jedes Land über den gesamten Prognosezeitraum hinweg konstant gehalten.
- Schritt 3 Validieren und abschließen: In diesem wichtigen Schritt werden alle Marktzahlen, Variablen und Analystenanrufe durch ein umfangreiches Netzwerk von Primärforschungsexperten des untersuchten Marktes validiert. Die Befragten werden über Ebenen und Funktionen hinweg ausgewählt, um ein ganzheitliches Bild des untersuchten Marktes zu erstellen.
- Schritt 4 Forschungsergebnisse: Syndizierte Berichte, maßgeschneiderte Beratungsaufträge, Datenbanken und Abonnementplattformen
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