Nachfragemodellierung & Marktschätzung
Unsere Methodiken zur Marktabgrenzung und Prognose verwenden eine rigorose Kombination aus Top-Down- und Bottom-Up-Ansätzen, die über mehrere Datenpunkte hinweg trianguliert werden, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Bottom-Up-Ansatz: Dieser umfasst die Segmentierung des Marktes nach Anwendung (Privatanleger, institutionelle Anleger), Typen (Cloud-basiert, On-Premise) und detaillierten geografischen Regionen. Die Marktgröße wird dann durch die Aggregation granularer Datenpunkte anhand spezifischer Kennzahlen aufgebaut:
- Anzahl der lizenzierten Finanzinstitute: Nach Region und Typ (z. B. Investmentbanken, Vermögensverwalter, Broker-Firmen, Wealth Manager), um den potenziellen Kundenstamm abzuschätzen.
- Durchschnittliche jährliche Softwareausgaben pro Finanzinstitut: Segmentiert nach Institutgröße, Anlageklassenfokus und technologischem Reifegrad, sowohl für Cloud-basierte als auch für On-Premise-Lösungen.
- Gesamtverwaltetes Vermögen (AUM) nach Finanzinstituten: Dient als Proxy für den Umfang der Geschäftstätigkeit und die potenzielle Software-Investitionskapazität für institutionelle Anwendungen.
- Anzahl der aktiven Handelskonten (Privatanleger): Bietet eine Grundlage für die Schätzung der Nachfrage nach IT-Software für das Kapitalmarktgeschäft, die sich an den Einzelhandel richtet, einschließlich Robo-Advisory- und Direct-Trading-Plattformen.
Top-Down-Ansatz: Die Bottom-Up-Schätzungen werden dann anhand von makroökonomischen Indikatoren, allgemeinen IT-Ausgabetrends im Finanzdienstleistungssektor und branchenweiten Prognosen validiert. Dies umfasst die Analyse von Faktoren wie globales BIP-Wachstum, Initiativen zur digitalen Transformation im Kapitalmarkt, regulatorische Änderungen, die IT-Ausgaben beeinflussen, und breitere Trends bei der Technologieeinführung.
Auf verschiedenen primären und sekundären Quellen, Methoden und über verschiedene Zeiträume hinweg wird eine mehrstufige Datentriangulation angewendet, um Konsistenzen zu identifizieren und Diskrepanzen zu beheben. Prognosemodelle, einschließlich Regressionsanalysen und ökonometrischer Modelle, werden eingesetzt, um das zukünftige Marktwachstum auf der Grundlage historischer Trends, erwarteter Technologieeinführungsraten und Experteneinblicken zu prognostizieren.