{"id":161168,"date":"2026-08-25T21:05:07","date_gmt":"2026-08-25T21:05:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hostfully.com\/reports\/die-mtr-luecke-in-str-portfolios\/"},"modified":"2026-08-25T21:05:07","modified_gmt":"2026-08-25T21:05:07","slug":"die-mtr-luecke-in-str-portfolios","status":"publish","type":"reports","link":"https:\/\/www.hostfully.com\/de\/berichte\/die-mtr-luecke-in-str-portfolios\/","title":{"rendered":"Die MTR-L\u00fccke in STR-Portfolios"},"excerpt":{"rendered":"<p>Hostfully analysierte \u00fcber 500.000 Konten in \u00fcber 16.500 Unterk\u00fcnften und identifizierte, welche Arten von STR-Betreibern mit mittelfristigen Vermietungen erfolgreich sind, wie MTRs zu bepreisen sind und welche Chancen sich in lokalen M\u00e4rkten ergeben. Dies ist die erste Studie dieser Art und richtet sich an Betreiber, die ihre Buchungen diversifizieren m\u00f6chten. <\/p>\n","protected":false},"featured_media":159943,"template":"","report-categories":[1435],"class_list":["post-161168","reports","type-reports","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","report-categories-branchentrends"],"report_title":"","report_subtitle":"","form_shortcode":"","_yoast_wpseo_metadesc":"Die Untersuchung von Hostfully zu \u00fcber 500.000 US-Reservierungen zeigt L\u00fccken bei Nachfrage, Preisen und Auslastung von mittelfristigen Vermietungen auf, die STR-Betreiber nutzen k\u00f6nnen.","report_description":"","_hf_raw_html":"<div>\n\n\n<meta charset=\"UTF-8\">\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\n<title>Mid-Term Rental Statistiken 2026: Studie \u00fcber 500.000+ Buchungen | Hostfully<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Mid-Term Rental Statistiken aus \u00fcber 500.000 US-Reservierungen in 16.500 Inseraten: MTR machte 1,7 % der Buchungen aus, trat in 39 % der Betreiberkonten auf und entsprach gesch\u00e4tzt 20 % der gebuchten N\u00e4chte, bei Raten, die 47 % unter den kurzfristigen lagen.\">\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.hostfully.com\/reports\/mid-term-rental-gap-for-str\/\">\n<meta property=\"og:title\" content=\"Mid-Term Rental Statistiken 2026: Eine Studie \u00fcber 500.000+ Buchungen\">\n<meta property=\"og:description\" content=\"MTR machte 1,7 % der Buchungen aus, trat jedoch in 39 % der Betreiberkonten auf und entsprach gesch\u00e4tzt 20 % der gebuchten N\u00e4chte, bei Raten, die 47 % unter den kurzfristigen lagen.\">\n<meta property=\"og:type\" content=\"artikel\">\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.hostfully.com\/reports\/mid-term-rental-gap-for-str\/\">\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.hostfully.com\/wp-content\/uploads\/mtr-gap-research-preview.jpg\">\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\">\n\n\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550 WORDPRESS COPY START \u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550 -->\n<style>\n.hf-page, .hf-page *, .hf-page *::before, .hf-page *::after { box-sizing: border-box; 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}\n.hf-page table tr.hl td.lab, .hf-page table tr.hl td.num { color: var(--accent-d); }\n\n.hf-page .hf-barcell { width: 42%; padding-right: 0 !important; padding-left: 1.15rem !important; }\n.hf-page table th.hf-barcell { padding-left: 1.15rem !important; }\n.hf-page .hf-bar { height: 7px; border-radius: 99px; background: var(--indigo); min-width: 3px; }\n.hf-page .hf-bar.g { background: var(--accent); }\n.hf-page .hf-bar.faint { background: rgba(45,42,165,0.22); }\n.hf-page .hf-bartrack { background: rgba(25,23,42,0.06); border-radius: 99px; height: 7px; }\n\n\/* \u2500\u2500 FIGURE LABELS \u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500 *\/\n.hf-page .hf-fig-l { margin-bottom: 0.4rem; }\n.hf-page .hf-fig-l a {\n  font-size: 0.66rem; font-weight: 800; letter-spacing: 0.11em; text-transform: uppercase;\n  color: var(--indigo); background: var(--indigo-l); border-radius: var(--r-pill);\n  padding: 3px 9px; text-decoration: none;\n}\n.hf-page .hf-fig-l a:hover { background: var(--indigo); color: #fff; }\n\n\/* \u2500\u2500 CALLOUTS \u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500 *\/\n.hf-page .hf-note {\n  border-left: 3px solid var(--purple); background: var(--purple-l);\n  border-radius: 0 var(--r-md) var(--r-md) 0; padding: 1.15rem 1.4rem;\n  margin: 1.5rem 0;\n}\n.hf-page .hf-note-t {\n  font-size: 0.7rem; font-weight: 700; letter-spacing: 0.1em; text-transform: uppercase;\n  color: var(--purple); margin-bottom: 0.45rem;\n}\n.hf-page .hf-note p { font-size: 0.93rem; line-height: 1.65; color: var(--charcoal); margin: 0; }\n.hf-page .hf-note p + p { margin-top: 0.6rem; }\n\n.hf-page .hf-caution { border-left-color: var(--coral); background: #FFF1ED; }\n.hf-page .hf-caution .hf-note-t { color: #C4482C; }\n\n.hf-page .hf-pull {\n  font-size: 1.2rem; font-weight: 700; color: var(--ink);\n  line-height: 1.45; letter-spacing: -0.02em;\n  border-left: 3px solid var(--accent); padding: 0.35rem 0 0.35rem 1.3rem;\n  margin: 1.75rem 0;\n}\n.hf-page .hf-pull em { font-style: normal; color: var(--accent-d); }\n\n\/* \u2500\u2500 MATH BLOCK \u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500 *\/\n.hf-page .hf-math { display: grid; grid-template-columns: 1fr 1fr; gap: 0.75rem; margin: 1.5rem 0; }\n.hf-page .hf-math-box { background: var(--white); border-radius: var(--r-lg); padding: 1.4rem 1.35rem; }\n.hf-page .hf-math-box.win { background: var(--ink); }\n.hf-page .hf-math-lab {\n  font-size: 0.68rem; font-weight: 700; letter-spacing: 0.1em; text-transform: uppercase;\n  color: var(--muted); margin-bottom: 0.85rem;\n}\n.hf-page .hf-math-box.win .hf-math-lab { color: rgba(255,255,255,0.45); }\n.hf-page .hf-math-row {\n  display: flex; justify-content: space-between; align-items: baseline;\n  font-size: 0.93rem; color: var(--charcoal); padding: 0.32rem 0;\n}\n.hf-page .hf-math-box.win .hf-math-row { color: rgba(255,255,255,0.65); }\n.hf-page .hf-math-row b { font-weight: 700; color: var(--ink); font-variant-numeric: tabular-nums; }\n.hf-page .hf-math-box.win .hf-math-row b { color: #fff; }\n.hf-page .hf-math-total {\n  border-top: 1px solid var(--border); margin-top: 0.6rem; padding-top: 0.75rem;\n  font-size: 1.5rem; font-weight: 800; color: var(--indigo); letter-spacing: -0.025em;\n}\n.hf-page .hf-math-box.win .hf-math-total { border-top-color: rgba(255,255,255,0.15); color: var(--accent); }\n.hf-page .hf-math-sub { font-size: 0.93rem; color: var(--muted); margin-top: 0.3rem; }\n.hf-page .hf-math-box.win .hf-math-sub { color: rgba(255,255,255,0.45); }\n\n\/* \u2500\u2500 CTA \u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500 *\/\n.hf-page .hf-cta {\n  background: var(--indigo-l); border: 2px solid var(--indigo);\n  border-radius: var(--r-xl);\n  padding: 2.75rem 2.5rem; margin: 0; text-align: center;\n  position: relative; overflow: hidden;\n}\n.hf-page .hf-cta::before {\n  content: ''; position: absolute; bottom: -60px; right: -60px;\n  width: 220px; height: 220px; border-radius: 50%; border: 1px solid rgba(45,42,165,0.13);\n}\n.hf-page .hf-cta h2 {\n  font-size: 1.55rem; font-weight: 800; color: var(--ink); letter-spacing: -0.025em;\n  line-height: 1.25; margin-bottom: 0.75rem; position: relative; z-index: 1;\n}\n.hf-page .hf-cta h2 em { font-style: normal; color: var(--indigo); }\n.hf-page .hf-cta p {\n  font-size: 0.98rem; color: var(--charcoal); line-height: 1.7;\n  max-width: 520px; margin: 0 auto 1.75rem; position: relative; z-index: 1;\n}\n.hf-page .hf-sec a.hf-cta-btn, .hf-page a.hf-cta-btn {\n  display: inline-block; background: var(--indigo); color: #fff;\n  font-size: 1rem; font-weight: 700; padding: 0.95rem 2.5rem;\n  border-radius: var(--r-pill); text-decoration: none;\n  box-shadow: 0 2px 12px rgba(45,42,165,0.22);\n  transition: background 0.2s, transform 0.1s, box-shadow 0.2s; position: relative; z-index: 1;\n}\n.hf-page .hf-sec a.hf-cta-btn:hover, .hf-page a.hf-cta-btn:hover {\n  background: #231FA0; color: #fff; transform: translateY(-1px);\n  box-shadow: 0 4px 16px rgba(45,42,165,0.3);\n}\n.hf-page .hf-cta-fine { font-size: 0.85rem; color: var(--charcoal); margin-top: 1.1rem; position: relative; z-index: 1; }\n\n\/* \u2500\u2500 CHART CARD \u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500 *\/\n.hf-page .hf-chart {\n  background: var(--white); border-radius: var(--r-lg);\n  padding: 1.75rem 1.75rem 1.5rem; margin: 1.75rem 0;\n}\n.hf-page .hf-chart-t { font-size: 1rem; font-weight: 700; color: var(--ink); margin-bottom: 0.3rem; letter-spacing: -0.01em; }\n.hf-page .hf-chart-s { font-size: 0.93rem; color: var(--muted); line-height: 1.65; margin-bottom: 1.5rem; }\n.hf-page .hf-chart svg { width: 100%; height: auto; display: block; }\n.hf-page .hf-chart-note {\n  font-size: 0.85rem; color: var(--muted); line-height: 1.5;\n  margin-top: 1.15rem; padding-top: 0.9rem; border-top: 1px solid var(--border);\n}\n.hf-page .hf-chart-f { font-size: 0.93rem; color: var(--muted); line-height: 1.6; margin-top: 1.25rem; padding-top: 1rem; border-top: 1px solid var(--border); }\n\n\/* \u2500\u2500 FAQ \u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500 *\/\n.hf-page .hf-faq { margin: 1.5rem 0; }\n.hf-page .hf-faq-item { background: var(--white); border-radius: var(--r-lg); padding: 1.4rem 1.6rem; margin-bottom: 0.6rem; }\n.hf-page .hf-faq-q { font-size: 0.98rem; font-weight: 700; color: var(--ink); line-height: 1.45; margin-bottom: 0.5rem; }\n.hf-page .hf-faq-a { font-size: 0.93rem; color: var(--charcoal); line-height: 1.7; }\n.hf-page .hf-faq-a strong { color: var(--ink); font-weight: 700; }\n\n\/* \u2500\u2500 METHOD \u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500 *\/\n.hf-page .hf-method {\n  background: var(--white); border-radius: var(--r-lg);\n  padding: 1.75rem 1.85rem; margin: 1.5rem 0 0;\n}\n.hf-page .hf-method dt {\n  font-size: 0.7rem; font-weight: 700; letter-spacing: 0.09em; text-transform: uppercase;\n  color: var(--indigo); margin-top: 1.1rem;\n}\n.hf-page .hf-method dt:first-of-type { margin-top: 0; }\n.hf-page .hf-method dd { font-size: 0.93rem; color: var(--charcoal); line-height: 1.65; margin-top: 0.3rem; }\n.hf-page .hf-footnote { font-size: 0.93rem; color: var(--muted); line-height: 1.65; margin-top: 1.35rem; }\n\n\/* \u2500\u2500 BAR CHART \u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500 *\/\n.hf-page .hf-bars { display: flex; flex-direction: column; gap: 1.35rem; }\n.hf-page .hf-barlab { font-size: 1rem; font-weight: 600; color: var(--ink); line-height: 1.4; margin-bottom: 0.55rem; }\n.hf-page .hf-barline { display: flex; align-items: center; gap: 14px; }\n.hf-page .hf-barline .hf-bartrack { flex: 1; height: 22px; border-radius: 11px; }\n.hf-page .hf-barline .hf-bar { height: 22px; border-radius: 11px; min-width: 6px; }\n.hf-page .hf-barval {\n  font-size: 1.3rem; font-weight: 800; color: var(--indigo);\n  letter-spacing: -0.02em; line-height: 1; min-width: 68px;\n}\n.hf-page .hf-barval.green { color: var(--accent-d); }\n.hf-page .hf-barsub { font-size: 0.93rem; color: var(--muted); line-height: 1.5; margin-top: 0.5rem; }\n\n\/* \u2500\u2500 HERO PROOF STACK \u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500 *\/\n.hf-page .hf-hero-inner { display: grid; grid-template-columns: 1.3fr 1fr; gap: 3rem; align-items: start; }\n.hf-page .hf-hero-side { display: flex; flex-direction: column; gap: 0.5rem; padding-top: 2.4rem; }\n.hf-page .hf-hero-foot { grid-column: 1 \/ -1; margin-top: 0.5rem; }\n.hf-page .hf-proof {\n  display: block; background: var(--white);\n  border: 1px solid rgba(45,42,165,0.18); border-radius: var(--r-md);\n  padding: 0.8rem 0.95rem; text-decoration: none;\n  transition: background 0.18s, border-color 0.18s, transform 0.12s;\n}\n.hf-page .hf-proof:hover { background: var(--white); border-color: var(--indigo); transform: translateX(2px); }\n.hf-page .hf-proof-n {\n  display: block; font-size: 1.45rem; font-weight: 800; color: var(--indigo);\n  line-height: 1.05; letter-spacing: -0.025em; margin-bottom: 0.3rem;\n}\n.hf-page .hf-proof-t { display: block; font-size: 0.85rem; color: var(--charcoal); line-height: 1.45; }\n\n\/* \u2500\u2500 FINDINGS GRID \u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500 *\/\n.hf-page .hf-findings-head {\n  display: flex; align-items: baseline; justify-content: space-between; gap: 1rem;\n  margin-bottom: 1.35rem;\n}\n.hf-page .hf-findings-hint { font-size: 0.85rem; color: var(--muted); }\n.hf-page .hf-findings-hint em { font-style: italic; }\n.hf-page .hf-fgrid { display: grid; grid-template-columns: repeat(3, 1fr); gap: 0.6rem; }\n.hf-page .hf-fcard {\n  display: block; background: var(--paper); border-radius: var(--r-md);\n  padding: 1.15rem 1.1rem; text-decoration: none;\n  border: 1px solid transparent;\n  transition: border-color 0.18s, background 0.18s, transform 0.12s;\n}\n.hf-page .hf-fcard:hover { background: var(--white); border-color: var(--indigo); transform: translateY(-2px); }\n.hf-page .hf-fcard-n {\n  display: block; font-size: 1.7rem; font-weight: 800; color: var(--indigo);\n  line-height: 1; letter-spacing: -0.03em; margin-bottom: 0.45rem;\n}\n.hf-page .hf-fcard-t { display: block; font-size: 0.85rem; color: var(--charcoal); line-height: 1.45; }\n\n\/* \u2500\u2500 GATED OFFER \u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500 *\/\n.hf-page .hf-offer {\n  background: #E4F6F0; border: 2px solid var(--accent-d);\n  border-radius: var(--r-xl);\n  padding: 2rem 2.25rem; margin: 1.75rem 0 0;\n}\n.hf-page .hf-offer-label {\n  font-size: 0.68rem; font-weight: 700; letter-spacing: 0.13em; text-transform: uppercase;\n  color: var(--accent-d); margin-bottom: 0.7rem;\n}\n.hf-page .hf-offer-t {\n  font-size: 1.2rem; font-weight: 800; color: var(--ink);\n  letter-spacing: -0.02em; line-height: 1.3; margin-bottom: 0.6rem;\n}\n.hf-page .hf-offer-d {\n  font-size: 0.93rem; color: var(--charcoal); line-height: 1.7;\n  margin-bottom: 1.4rem; max-width: 520px;\n}\n.hf-page .hf-sec a.hf-offer-btn, .hf-page a.hf-offer-btn {\n  display: inline-block; background: var(--accent-d); color: #fff;\n  font-size: 0.98rem; font-weight: 700; padding: 0.9rem 2.1rem;\n  border-radius: var(--r-pill); text-decoration: none;\n  box-shadow: 0 2px 12px rgba(39,152,122,0.25);\n  transition: background 0.2s, transform 0.1s, box-shadow 0.2s;\n}\n.hf-page .hf-sec a.hf-offer-btn:hover, .hf-page a.hf-offer-btn:hover {\n  background: #1F7F66; 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Nach der konservativen Sch\u00e4tzmethode dieser Studie machten sie etwa 20 % der gebuchten N\u00e4chte aus. Die n\u00e4chtlichen MTR-Raten lagen landesweit im Durchschnitt 47 % unter den STR-Raten, mit erheblichen Unterschiede zwischen den Bundesstaaten.  <\/p>\n    <p class=\"hf-deck\">Der Bericht untersucht Buchungsh\u00e4ufigkeit, Aufenthaltsdauer, \u00dcbernachtungspreise, Portfoliogr\u00f6\u00dfe, Marktvariationen und die Kalenderbedingungen, unter denen ein l\u00e4ngerer Aufenthalt mit kurzfristigen Einnahmen konkurrieren kann.<\/p>\n   <\/div>\n\n   <div class=\"hf-hero-side\">\n     <a class=\"hf-proof\" href=\"#mid-term-rental-adoption-gap\">\n       <span class=\"hf-proof-n\">4 von 10<\/span>\n       <span class=\"hf-proof-t\">STR-Betreibern nahmen mindestens eine Buchung \u00fcber 30+ N\u00e4chte an<\/span>\n     <\/a>\n     <a class=\"hf-proof\" href=\"#mid-term-rental-adoption-gap\">\n       <span class=\"hf-proof-n\">1,7 %<\/span>\n       <span class=\"hf-proof-t\">aller Reservierungen dauerten 30 N\u00e4chte oder l\u00e4nger<\/span>\n     <\/a>\n     <a class=\"hf-proof\" href=\"#mid-term-length-of-stay-distribution\">\n       <span class=\"hf-proof-n\">3 von 4<\/span>\n       <span class=\"hf-proof-t\">mittelfristigen Aufenthalten dauern 30 bis 59 N\u00e4chte<\/span>\n     <\/a>\n     <a class=\"hf-proof\" href=\"#mid-term-vs-short-term-nightly-rates\">\n       <span class=\"hf-proof-n\">47 %<\/span>\n       <span class=\"hf-proof-t\">durchschnittlicher Preisunterschied zwischen Kurz- und Mittelfristaufenthalten<\/span>\n     <\/a>\n   <\/div>\n\n   <div class=\"hf-hero-foot\">\n     <div class=\"hf-datalabel\">Die in diesem Bericht verwendeten Daten<\/div>\n    <div class=\"hf-hero-meta\">\n      <div><span>500.000+<\/span><small>Reservierungen<\/small><\/div>\n      <div><span>16.500<\/span><small>Inserate<\/small><\/div>\n    <\/div>\n    <p class=\"hf-byline\"><b>Methodik.<\/b> Hostfully analysierte mehr als 500.000 aktuelle US-Buchungen, die \u00fcber die Property-Management-Software seiner Kunden abgewickelt wurden. Die Daten wurden im August 2026 erhoben und analysiert. Alle Buchungsdaten und Kundennamen wurden vor dem Export und der Analyse anonymisiert. Der Umfang wurde auf US-Objekte beschr\u00e4nkt, damit der Standort auf Postleitzahlenebene untersucht werden konnte, ohne die Komplikationen gemischter internationaler M\u00e4rkte.   <\/p>\n   <\/div>\n  <\/div>\n<\/header>\n\n<div class=\"hf-wrap\">\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550 01 SUMMARY \u2550\u2550\u2550 -->\n<section class=\"hf-sec\" id=\"summary\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">Zusammenfassung<\/div>\n  <h2>Mittelfristige Vermietung ist als <em>gelegentliche Buchung<\/em> \u00fcblich und als Gesch\u00e4ftsmodell selten<\/h2>\n\n  <p class=\"hf-lede\">Hostfully analysierte mehr als 500.000 US-Reservierungen nach Aufenthaltsdauer, um zu messen, wie viel Mid-Term Rental (MTR) Gesch\u00e4ft durch Short-Term Rental (STR) Portfolios l\u00e4uft. Aufenthalte von 30 N\u00e4chten oder l\u00e4nger machten weniger als 2 % der Reservierungen aus, traten aber in fast 39 % der Konten auf. Die MTR-Raten lagen landesweit im Durchschnitt 47 % unter den STR-Raten, wobei dieses Verh\u00e4ltnis zwischen den Bundesstaaten von 28 % bis 95 % der STR-Raten schwankte. Die Ergebnisse legen nahe, dass Betreiber ihren eigenen Crossover-Punkt berechnen sollten, anstatt mit nationalen Durchschnittswerten zu arbeiten.   <\/p>\n\n  <div class=\"hf-note\">\n    <div class=\"hf-note-t\">Ergebnisse und Empfehlungen<\/div>\n    <p>Die Abschnitte 01 bis 08 berichten, was der Datensatz gemessen hat. Ab Abschnitt 09 wird beschrieben, was Betreiber als Reaktion darauf testen k\u00f6nnen, was eher eine Schlussfolgerung als eine Messung darstellt. Kommerzielle Vorschl\u00e4ge, einschlie\u00dflich der Nutzung spezieller Mid-Term-Vertriebskan\u00e4le, wurden in dieser Analyse nicht getestet.  <\/p>\n  <\/div>\n\n  <div class=\"hf-findings\">\n    <div class=\"hf-findings-head\">\n      <div class=\"hf-findings-label\">Wichtigste Ergebnisse<\/div>\n      <div class=\"hf-findings-hint\"><em>Zum Abschnitt springen<\/em><\/div>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"hf-fgrid\">\n      <a class=\"hf-fcard\" href=\"#mid-term-rental-adoption-gap\">\n        <span class=\"hf-fcard-n\">1,7 %<\/span>\n        <span class=\"hf-fcard-t\">aller Reservierungen dauerten 30 N\u00e4chte oder l\u00e4nger<\/span>\n      <\/a>\n      <a class=\"hf-fcard\" href=\"#mid-term-rental-adoption-gap\">\n        <span class=\"hf-fcard-n\">4 von 10<\/span>\n        <span class=\"hf-fcard-t\">STR-Betreibern nahmen mindestens eine Mid-Term-Buchung an<\/span>\n      <\/a>\n      <a class=\"hf-fcard\" href=\"#portfolio-size-and-mtr-exposure\">\n        <span class=\"hf-fcard-n\">6\u201320<\/span>\n        <span class=\"hf-fcard-t\">Inserate sind der Bereich, in dem Mid-Term-Buchungen \u00fcblich werden<\/span>\n      <\/a>\n      <a class=\"hf-fcard\" href=\"#mid-term-length-of-stay-distribution\">\n        <span class=\"hf-fcard-n\">3 von 4<\/span>\n        <span class=\"hf-fcard-t\">mittelfristigen Aufenthalten dauern 30 bis 59 N\u00e4chte<\/span>\n      <\/a>\n      <a class=\"hf-fcard\" href=\"#mid-term-vs-short-term-nightly-rates\">\n        <span class=\"hf-fcard-n\">47 %<\/span>\n        <span class=\"hf-fcard-t\">Preisnachlass zwischen Kurz- und Mittelfristraten<\/span>\n      <\/a>\n      <a class=\"hf-fcard\" href=\"#mtr-rate-variation-by-state\">\n        <span class=\"hf-fcard-n\">~3x<\/span>\n        <span class=\"hf-fcard-t\">Schwankung im Verh\u00e4ltnis der Mid-Term-Raten zwischen den Bundesstaaten<\/span>\n      <\/a>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550 02 BASELINE \u2550\u2550\u2550 -->\n<section class=\"hf-sec\" id=\"str-portfolio-booking-mix\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">01  \u00b7  Die Basislinie<\/div>\n  <h2>Was ein Kurzzeit-Portfolio heute tats\u00e4chlich <em>verkauft<\/em><\/h2>\n\n  <p>Wir haben untersucht, was Kurzzeitvermietungs-Unternehmen derzeit an Mid-Term-Nachfrage erfassen. Es ist erw\u00e4hnenswert, dass die Mehrheit der Hostfully-Kunden keine Anbieter von m\u00f6bliertem Wohnen oder Corporate Housing sind, sondern STR-Betreiber. Dies spiegelt sich in ihrem Buchungsmix wider:  <\/p>\n\n  <div class=\"hf-table\">\n    <div class=\"hf-fig-l\"><a href=\"#table-1\" id=\"table-1\">Tabelle 1<\/a><\/div>\n    <div class=\"hf-table-cap\">US-Reservierungen nach Aufenthaltsdauer, letzte zw\u00f6lf Monate<\/div>\n    <table>\n      <thead>\n        <tr><th>Aufenthaltsdauer<\/th><th class=\"num\">Reservierungen<\/th><th class=\"num\">Anteil<\/th><th class=\"hf-barcell\"><\/th><\/tr>\n      <\/thead>\n      <tbody>\n        <tr><td class=\"lab\">1 bis 2 N\u00e4chte<\/td><td class=\"num\">199.073<\/td><td class=\"num\">38,6 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:79.8%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">3 bis 6 N\u00e4chte<\/td><td class=\"num\">249.664<\/td><td class=\"num\">48,4 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:100%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">7 bis 13 N\u00e4chte<\/td><td class=\"num\">47.053<\/td><td class=\"num\">9,1 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:18.8%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">14 bis 29 N\u00e4chte<\/td><td class=\"num\">10.999<\/td><td class=\"num\">2,1 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:4.4%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr class=\"hl\"><td class=\"lab\">30 bis 59 N\u00e4chte<\/td><td class=\"num\">6.804<\/td><td class=\"num\">1,3 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:2.7%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr class=\"hl\"><td class=\"lab\">60 bis 89 N\u00e4chte<\/td><td class=\"num\">1.126<\/td><td class=\"num\">0,2 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:0.5%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr class=\"hl\"><td class=\"lab\">90+ N\u00e4chte<\/td><td class=\"num\">965<\/td><td class=\"num\">0,2 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:0.4%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n      <\/tbody>\n    <\/table>\n  <\/div>\n\n  <p><strong>87,0 % der Reservierungen dauerten sechs N\u00e4chte oder weniger.<\/strong> Der Median-Betreiber verzeichnete eine durchschnittliche Aufenthaltsdauer von 3,7 N\u00e4chten. Nur 2,2 % der Konten verzeichneten einen Durchschnittsaufenthalt von 30 N\u00e4chten oder mehr. <\/p>\n\n  <p>Dieser Durchschnitt von 3,7 N\u00e4chten setzt den Rahmen f\u00fcr die folgende Analyse. Er definiert das vorherrschende Kurzzeit-Preisumfeld, die im Gesch\u00e4ftsmodell verankerte Wechselh\u00e4ufigkeit und den Kontext, in dem eine Reservierung von 45 N\u00e4chten ungew\u00f6hnlich erscheint. Mid-Term ist in dieser Analyse keine separate Branche. Es ist der lange Rand des Kalenders, der bereits von Kurzzeitvermietern verwaltet wird.   <\/p>\n<\/section>\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550 03 THE GAP \u2550\u2550\u2550 -->\n<section class=\"hf-sec\" id=\"mid-term-rental-adoption-gap\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">02  \u00b7  Die L\u00fccke<\/div>\n  <h2>Vier von zehn Betreibern haben bereits eine Mid-Term-Buchung angenommen. <em>Fast niemand spezialisiert sich darauf.<\/em><\/h2>\n\n  <p>Eine kleine Anzahl von Konten in diesem Datensatz nutzt Mid-Term tats\u00e4chlich als Gesch\u00e4ftsmodell, was in Abschnitt 08 untersucht wird. Sie sind jedoch nicht die Quelle des Hauptvolumens. Die gro\u00dfe Mehrheit der Mid-Term-Reservierungen wurde von Konten verzeichnet, f\u00fcr die lange Aufenthalte nur einen kleinen Bruchteil der Aktivit\u00e4t ausmachen, was bedeutet, dass die Verteilung eher d\u00fcnn und breit als konzentriert ist.  <\/p>\n\n  <div class=\"hf-chart\">\n    <div class=\"hf-fig-l\"><a href=\"#fig-1\" id=\"fig-1\">Abbildung 1<\/a><\/div>\n    <div class=\"hf-chart-t\">Mid-Term-Anteil an Betreibern, Reservierungen und gebuchten N\u00e4chten<\/div>\n    <div class=\"hf-chart-s\">Mittelfristige Aufenthalte sind selten eine bewusste Vertriebsstrategie, dennoch treten sie in einem gro\u00dfen Teil der Kurzzeit-Portfolios auf und nehmen einen unverh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig gro\u00dfen Anteil am Kalender ein.<\/div>\n    <div class=\"hf-bars\">\n      <div class=\"hf-barrow\">\n        <div class=\"hf-barlab\">Betreiber, die mindestens eine Mid-Term-Buchung angenommen haben<\/div>\n        <div class=\"hf-barline\">\n          <div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:39%\"><\/div><\/div>\n          <div class=\"hf-barval\">39.0%<\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n\n      <div class=\"hf-barrow\">\n        <div class=\"hf-barlab\">Mid-Term-Anteil an allen Reservierungen<\/div>\n        <div class=\"hf-barline\">\n          <div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:1.7%\"><\/div><\/div>\n          <div class=\"hf-barval\">1.7%<\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n\n      <div class=\"hf-barrow\">\n        <div class=\"hf-barlab\">Mid-Term-Anteil an allen gebuchten N\u00e4chten<\/div>\n        <div class=\"hf-barline\">\n          <div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:20%\"><\/div><\/div>\n          <div class=\"hf-barval green\">20.0%<\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"hf-chart-note\"><em>Anteil der N\u00e4chte gesch\u00e4tzt unter Verwendung des k\u00fcrzesten Aufenthalts in jedem Zeitbereich.<\/em><\/div>\n  <\/div>\n\n  <div class=\"hf-stats two\">\n    <div class=\"hf-stat\"><div class=\"hf-stat-n\">4<\/div><div class=\"hf-stat-l\">Median der Mid-Term-Buchungen pro Jahr in diesen Konten<\/div><\/div>\n    <div class=\"hf-stat\"><div class=\"hf-stat-n\">3,4 <small>%<\/small><\/div><div class=\"hf-stat-l\">aller Konten machten Mid-Term zu mehr als einem F\u00fcnftel ihrer Buchungen<\/div><\/div>\n  <\/div>\n\n  <p>Der mediane Mid-Term-aktive Betreiber buchte vier lange Aufenthalte \u00fcber das gesamte Jahr und generierte damit 1,7 % seiner Reservierungen. Im 75. Perzentil waren es elf Buchungen. Im 90. Perzentil achtundzwanzig. Dar\u00fcber hinaus d\u00fcnnen die Zahlen schnell aus.   <\/p>\n\n  <div class=\"hf-table\">\n    <div class=\"hf-fig-l\"><a href=\"#table-2\" id=\"table-2\">Tabelle 2<\/a><\/div>\n    <div class=\"hf-table-cap\">Anteil der Konten nach Mid-Term-Anteil an den Buchungen<\/div>\n    <table>\n      <thead><tr><th>Mid-Term-Anteil an den Buchungen eines Betreibers<\/th><th class=\"num\">Anteil aller Konten<\/th><th class=\"hf-barcell\"><\/th><\/tr><\/thead>\n      <tbody>\n        <tr><td class=\"lab\">Mehr als 5 %<\/td><td class=\"num\">9,0 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:100%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Mehr als 10 %<\/td><td class=\"num\">5,7 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:63%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">More than 20 %<\/td><td class=\"num\">3,4 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:38%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Mehr als 50 %<\/td><td class=\"num\">1,8 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:20%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n      <\/tbody>\n    <\/table>\n  <\/div>\n\n  <p class=\"hf-pull\">Die meisten Betreiber f\u00fchren kein Mid-Term-Rental-Gesch\u00e4ft. Sie <em>akzeptieren Mid-Term-Reservierungen innerhalb eines Short-Term-Rental-Gesch\u00e4fts.<\/em> <\/p>\n\n  <p>Der Unterschied ist messbar. Ein Betreiber, der Mid-Term als Gesch\u00e4ftszweig f\u00fchrt, zeigt vier Merkmale in den Daten: Raten, die in einem definierten Verh\u00e4ltnis zu Kurzzeitraten stehen, lange Aufenthalte, die sich in identifizierbaren Kalenderfenstern konzentrieren, eine breitere Channel-Pr\u00e4senz und eine Verteilung der Aufenthaltsdauer, die sich h\u00e4uft statt zu streuen. Ein Betreiber, der Mid-Term nur als Ausnahme absorbiert, zeigt keines davon.  <\/p>\n\n  <p>Nur eines dieser vier Merkmale ist in diesem Datensatz auf Kontoebene direkt messbar, und es weist in dieselbe Richtung: 3,4 % der Konten machten Mid-Term zu mehr als einem F\u00fcnftel ihrer Buchungen. Die folgenden Abschnitte untersuchen jedes Merkmal nacheinander, beginnend mit dem Preisverh\u00e4ltnis, gefolgt von Kalenderallokation, Standort, Vertrieb und operativem Aufwand. <\/p>\n<\/section>\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550 04 SCALE \u2550\u2550\u2550 -->\n<section class=\"hf-sec\" id=\"portfolio-size-and-mtr-exposure\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">03  \u00b7  Skalierung<\/div>\n  <h2>Je gr\u00f6\u00dfer das Portfolio, desto schwieriger ist es, die Mid-Term-Exposition zu <em>ignorieren<\/em><\/h2>\n\n  <p>Die Exposition steigt steil mit der Anzahl der Objekte an. Ein Teil davon ist rechnerisch: Mehr Objekte erzeugen mehr Buchungen, und mehr Buchungen erzeugen mehr Chancen, einen langen Aufenthalt zu erwischen. Die praktischen Konsequenzen bleiben jedoch bestehen.  <\/p>\n\n  <div class=\"hf-table\">\n    <div class=\"hf-fig-l\"><a href=\"#table-3\" id=\"table-3\">Tabelle 3<\/a><\/div>\n    <div class=\"hf-table-cap\">Mid-Term-Exposition nach Portfoliogr\u00f6\u00dfe<\/div>\n    <table>\n      <thead><tr><th>Portfoliogr\u00f6\u00dfe<\/th><th class=\"num\">Exposition<\/th><th class=\"hf-barcell\"><\/th><\/tr><\/thead>\n      <tbody>\n        <tr><td class=\"lab\">1 Objekt<\/td><td class=\"num\">7,3 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar faint\" style=\"width:7.3%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">2 bis 5<\/td><td class=\"num\">25,3 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar faint\" style=\"width:25.3%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr class=\"hl\"><td class=\"lab\">6 bis 20<\/td><td class=\"num\">68,3 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:68.3%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr class=\"hl\"><td class=\"lab\">21 bis 50<\/td><td class=\"num\">81,3 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:81.3%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr class=\"hl\"><td class=\"lab\">51 bis 100<\/td><td class=\"num\">95,5 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:95.5%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr class=\"hl\"><td class=\"lab\">101+<\/td><td class=\"num\">100 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:100%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n      <\/tbody>\n    <\/table>\n  <\/div>\n\n  <p>Ab der Gruppe von 6 bis 20 Objekten wird die Mid-Term-Exposition eher zur Regel als zur Ausnahme. Bei mehr als zwanzig Objekten verzeichneten vier von f\u00fcnf Betreibern mindestens einen solchen Aufenthalt. <\/p>\n\n  <div class=\"hf-note hf-caution\">\n    <div class=\"hf-note-t\">Vorsicht<\/div>\n    <p>Diese Tabelle misst die Exposition, nicht die Pr\u00e4ferenz. Ein Betreiber mit 60 Objekten wickelt weit mehr Reservierungen ab als ein Gastgeber mit nur einem Objekt, was die Wahrscheinlichkeit, mindestens einen langen Aufenthalt zu erhalten, unabh\u00e4ngig von der Strategie deutlich erh\u00f6ht. Die obige Tabelle sollte nicht als Strategie- oder Vertriebspr\u00e4ferenz interpretiert werden.  <\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550 05 WHAT MTR LOOKS LIKE \u2550\u2550\u2550 -->\n<section class=\"hf-sec\" id=\"mid-term-length-of-stay-distribution\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">04  \u00b7  Wie die Aufenthalte aussehen<\/div>\n  <h2>Drei Viertel der Mid-Term-Aufenthalte dauern <em>30 bis 59 N\u00e4chte<\/em><\/h2>\n\n  <p>Unter allen 8.895 Reservierungen von 30 N\u00e4chten oder mehr konzentriert sich die Verteilung auf das k\u00fcrzere Ende:<\/p>\n\n  <div class=\"hf-stats\">\n    <div class=\"hf-stat\"><div class=\"hf-stat-n\">76,5 <small>%<\/small><\/div><div class=\"hf-stat-l\">dauerten 30 bis 59 N\u00e4chte<\/div><\/div>\n    <div class=\"hf-stat\"><div class=\"hf-stat-n\">12,7 <small>%<\/small><\/div><div class=\"hf-stat-l\">dauerten 60 bis 89 N\u00e4chte<\/div><\/div>\n    <div class=\"hf-stat\"><div class=\"hf-stat-n\">10,8 <small>%<\/small><\/div><div class=\"hf-stat-l\">dauerten 90 N\u00e4chte oder l\u00e4nger<\/div><\/div>\n  <\/div>\n\n  <p>Drei Viertel der Mid-Term-Buchungen fallen in den Bereich von ein bis zwei Monaten. Der Datensatz erfasst nicht, warum ein Gast gebucht hat, daher kann der Zweck dieser Aufenthalte \u2013 ob gesch\u00e4ftlich oder ein verl\u00e4ngerter Urlaub \u2013 hier nicht festgestellt werden. <\/p>\n\n  <div class=\"hf-note\">\n    <div class=\"hf-note-t\">Lokale Regeln entscheiden weiterhin<\/div>\n    <p>Schwellenwerte f\u00fcr die Aufenthaltsdauer \u00e4ndern in vielen M\u00e4rkten die rechtliche Situation. Einige Gerichtsbarkeiten betrachten 30 N\u00e4chte als den Punkt, an dem Mieterschutzrechte beginnen, und einige Genehmigungen f\u00fcr Kurzzeitvermietungen schlie\u00dfen l\u00e4ngere Aufenthalte explizit aus. Lokale Vorschriften, Mietbedingungen und Managementvertr\u00e4ge sollten daher \u00fcberpr\u00fcft werden, bevor ein Objekt f\u00fcr eine mittelfristige Belegung inseriert wird, da dies ein Bereich ist, den der Datensatz nicht kl\u00e4ren kann.  <\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550 06 ECONOMICS \u2550\u2550\u2550 -->\n<section class=\"hf-sec\" id=\"mid-term-vs-short-term-nightly-rates\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">05  \u00b7  Preisgestaltung und der Kalender<\/div>\n  <h2>Rate im Verh\u00e4ltnis zu den <em>belegten N\u00e4chten<\/em><\/h2>\n\n  <p>Die \u00dcbernachtungspreise gehen je nach Aufenthaltsdauer stark auseinander. Gewichtet nach der Anzahl der Reservierungen im gesamten Datensatz ergibt sich: <\/p>\n\n  <div class=\"hf-math\">\n    <div class=\"hf-math-box\">\n      <div class=\"hf-math-lab\">Unter 30 N\u00e4chten<\/div>\n      <div class=\"hf-math-total\">307 $<\/div>\n      <div class=\"hf-math-sub\">Gewichteter durchschnittlicher \u00dcbernachtungspreis<\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"hf-math-box\">\n      <div class=\"hf-math-lab\">30 N\u00e4chte und mehr<\/div>\n      <div class=\"hf-math-total\">164 $<\/div>\n      <div class=\"hf-math-sub\">Gewichteter durchschnittlicher \u00dcbernachtungspreis, 47 % niedriger<\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n\n  <p>Die L\u00fccke von 47 % ist die gr\u00f6\u00dfte Einzeldifferenz im Datensatz und wirkt in jeder Nacht gegen Mid-Term, die andernfalls zum Kurzzeit-Tarif verkauft worden w\u00e4re. Ihre Bedeutung h\u00e4ngt daher von der hypothetischen Alternative ab: was eine bestimmte Nacht eingebracht h\u00e4tte, wenn sie nicht f\u00fcr einen langen Aufenthalt verkauft worden w\u00e4re. Das verlagert die Frage vom Preisvergleich hin zur Auslastung.  <\/p>\n\n  <h3>Was die nationalen Raten implizieren<\/h3>\n\n  <p>Wendet man beide Raten auf ein volles Jahr verf\u00fcgbarer N\u00e4chte an, ergibt sich Folgendes:<\/p>\n\n  <div class=\"hf-table\">\n    <div class=\"hf-fig-l\"><a href=\"#table-4\" id=\"table-4\">Tabelle 4<\/a><\/div>\n    <div class=\"hf-table-cap\">Annualisierter Brutto-Beherbergungsumsatz pro Objekt bei aggregierten Raten<\/div>\n    <table>\n      <thead><tr><th>Strategie<\/th><th class=\"num\">Rate<\/th><th class=\"num\">Auslastung<\/th><th class=\"num\">Jahresumsatz<\/th><\/tr><\/thead>\n      <tbody>\n        <tr><td class=\"lab\">Kurzfristig<\/td><td class=\"num\">307 $<\/td><td class=\"num\">70 %<\/td><td class=\"num\">78.400 $<\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Kurzfristig<\/td><td class=\"num\">307 $<\/td><td class=\"num\">60 %<\/td><td class=\"num\">67.200 $<\/td><\/tr>\n        <tr class=\"hl\"><td class=\"lab\">Kurzfristig<\/td><td class=\"num\">307 $<\/td><td class=\"num\">53 %<\/td><td class=\"num\">59.400 $<\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Kurzfristig<\/td><td class=\"num\">307 $<\/td><td class=\"num\">40 %<\/td><td class=\"num\">44.800 $<\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Mittelfristig<\/td><td class=\"num\">164 $<\/td><td class=\"num\">90 %<\/td><td class=\"num\">53.900 $<\/td><\/tr>\n        <tr class=\"hl\"><td class=\"lab\">Mittelfristig<\/td><td class=\"num\">164 $<\/td><td class=\"num\">100 %<\/td><td class=\"num\">59.900 $<\/td><\/tr>\n      <\/tbody>\n    <\/table>\n  <\/div>\n\n  <p class=\"hf-pull\">Ein perfekt gef\u00fcllter Mid-Term-Kalender bringt das ein, was ein Kurzzeit-Kalender bei <em>53 % Auslastung<\/em> erzielt. Ein zu 90 % gef\u00fcllter Mid-Term-Kalender entspricht der Kurzzeitvermietung bei 48 %.<\/p>\n\n  <p>Bei nationalen aggregierten Raten erzeugt ein vollst\u00e4ndiger Wechsel weniger Brutto-Beherbergungsumsatz als die Kurzzeitvermietung bei jeder Auslastung, die wesentlich \u00fcber 53 % liegt. Ein Betreiber, der eine normale Kurzzeit-Auslastung erreicht, br\u00e4uchte einen fast permanent vollen Mid-Term-Kalender, um dies auszugleichen. Rein umsatzbezogen fungiert Mid-Term nicht als Ersatz f\u00fcr Kurzzeit-Inventar, wobei dieser Vergleich die Betriebskosten ausschlie\u00dft, die in Abschnitt 07 besprochen werden und die dieser Datensatz nicht messen kann.  <\/p>\n\n  <p>Was dieselben Zahlen jedoch unterst\u00fctzen, ist Mid-Term als Erg\u00e4nzung. Der Vergleich beg\u00fcnstigt die Kurzzeitvermietung nur in N\u00e4chten, die tats\u00e4chlich zum Kurzzeit-Tarif verkauft werden. Angewandt auf eine Nebensaison, eine anhaltende L\u00fccke oder ein Objekt, dessen Auslastung weit unter dem Portfoliodurchschnitt liegt, wird die Mid-Term-Rate mit einer leeren Nacht verglichen und nicht mit einer f\u00fcr 307 $. Das ist das Argument der aggregierten Daten: <strong>Mid-Term festigt die schwachen Phasen des Kalenders, anstatt die starken zu ersetzen.<\/strong>   <\/p>\n\n  <p>Eine Einschr\u00e4nkung, bevor diese 53 % irgendwo verwendet werden: Es handelt sich um einen nationalen Wert, und der n\u00e4chste Abschnitt zeigt, dass dies der standortabh\u00e4ngigste Wert in dieser Analyse ist, der zwischen den Bundesstaaten von 28 % bis 95 % reicht. <\/p>\n\n  <div class=\"hf-note hf-caution\">\n    <div class=\"hf-note-t\">Was diese Zahlen sind und was nicht<\/div>\n    <p>Die obigen Auslastungsszenarien verwenden aggregierte Raten von etwa 16.500 Objekten in vielen verschiedenen M\u00e4rkten. Sie veranschaulichen die Form des Kompromisses. Sie sind keine Prognosen f\u00fcr einzelne Objekte; Raten und Auslastung auf Objektebene k\u00f6nnen den Crossover-Punkt in beide Richtungen erheblich verschieben.  <\/p>\n    <p>Die Umsatzsch\u00e4tzungen schlie\u00dfen Reinigungsgeb\u00fchren, Steuern, Stornierungen, Aufenthalte der Eigent\u00fcmer, blockierte N\u00e4chte, Verwaltungsgeb\u00fchren und s\u00e4mtliche Betriebskosten aus. Mid-Term-Aufenthalte bringen weniger G\u00e4ste-Wechsel und in der Regel weniger Geb\u00fchrenpositionen mit sich, sodass die Geb\u00fchrenseite des Vergleichs tendenziell gegen Mid-Term spricht, w\u00e4hrend die Kostenseite tendenziell daf\u00fcr spricht. Wir k\u00f6nnen beides anhand dieser Daten nicht quantifizieren.  <\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550 06 LOCATION \u2550\u2550\u2550 -->\n<section class=\"hf-sec\" id=\"mtr-rate-variation-by-state\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">06  \u00b7  Standort<\/div>\n  <h2>Der 53 % Crossover-Punkt <em>verschiebt sich<\/em> je nach Markt erheblich<\/h2>\n\n  <p>Alles im vorigen Abschnitt basierte auf nationalen Durchschnittswerten, und nationale Durchschnittswerte verbergen das N\u00fctzlichste in diesem Datensatz. Wenn wir die Inserate nach Postleitzahlen aufschl\u00fcsseln und nach Bundesstaaten zusammenfassen, zeigt sich, dass der Mid-Term-Abschlag st\u00e4rker variiert als jeder andere von uns gemessene Wert. <\/p>\n\n  <p>Landesweit liegen die n\u00e4chtlichen Mid-Term-Raten bei 53 % der Kurzzeit-Raten. In den einzelnen Bundesstaaten mit ausreichendem Mid-Term-Volumen f\u00fcr eine Messung reicht dieses Verh\u00e4ltnis von <strong>28 % bis 95 %<\/strong>, mit einem Median von 56 %. Dieselbe Strategie, die in einem Markt Wert vernichtet, ist in einem anderen fast kostenlos.  <\/p>\n\n  <div class=\"hf-table\">\n    <div class=\"hf-fig-l\"><a href=\"#table-5\" id=\"table-5\">Tabelle 5<\/a><\/div>\n    <div class=\"hf-table-cap\">N\u00e4chtliche Mid-Term-Rate als Anteil der Kurzzeit-Rate nach Bundesstaat<\/div>\n    <table>\n      <thead><tr><th>Bundesstaat<\/th><th class=\"num\">STR-Rate<\/th><th class=\"num\">MTR-Rate<\/th><th class=\"num\">Break-even<\/th><th class=\"hf-barcell\"><\/th><\/tr><\/thead>\n      <tbody>\n        <tr><td class=\"lab\">Connecticut<\/td><td class=\"num\">186 $<\/td><td class=\"num\">51 $<\/td><td class=\"num\">28 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar faint\" style=\"width:28%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Pennsylvania<\/td><td class=\"num\">285 $<\/td><td class=\"num\">99 $<\/td><td class=\"num\">35 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar faint\" style=\"width:35%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Massachusetts<\/td><td class=\"num\">309 $<\/td><td class=\"num\">124 $<\/td><td class=\"num\">40 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar faint\" style=\"width:40%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Michigan<\/td><td class=\"num\">392 $<\/td><td class=\"num\">163 $<\/td><td class=\"num\">42 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar faint\" style=\"width:42%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Wisconsin<\/td><td class=\"num\">317 $<\/td><td class=\"num\">144 $<\/td><td class=\"num\">46 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar faint\" style=\"width:46%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Georgia<\/td><td class=\"num\">276 $<\/td><td class=\"num\">132 $<\/td><td class=\"num\">48 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar faint\" style=\"width:48%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">New York<\/td><td class=\"num\">316 $<\/td><td class=\"num\">162 $<\/td><td class=\"num\">51 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:51%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Alabama<\/td><td class=\"num\">210 $<\/td><td class=\"num\">111 $<\/td><td class=\"num\">53 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:53%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">North Carolina<\/td><td class=\"num\">271 $<\/td><td class=\"num\">147 $<\/td><td class=\"num\">54 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:54%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Ohio<\/td><td class=\"num\">300 $<\/td><td class=\"num\">172 $<\/td><td class=\"num\">58 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:58%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Indiana<\/td><td class=\"num\">242 $<\/td><td class=\"num\">141 $<\/td><td class=\"num\">58 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:58%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Arizona<\/td><td class=\"num\">304 $<\/td><td class=\"num\">177 $<\/td><td class=\"num\">58 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:58%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Missouri<\/td><td class=\"num\">197 $<\/td><td class=\"num\">123 $<\/td><td class=\"num\">62 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar\" style=\"width:62%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Tennessee<\/td><td class=\"num\">250 $<\/td><td class=\"num\">162 $<\/td><td class=\"num\">65 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:65%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Texas<\/td><td class=\"num\">245 $<\/td><td class=\"num\">169 $<\/td><td class=\"num\">69 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:69%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr class=\"hl\"><td class=\"lab\">Florida<\/td><td class=\"num\">228 $<\/td><td class=\"num\">162 $<\/td><td class=\"num\">71 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:71%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr class=\"hl\"><td class=\"lab\">Colorado<\/td><td class=\"num\">339 $<\/td><td class=\"num\">265 $<\/td><td class=\"num\">78 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:78%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n        <tr class=\"hl\"><td class=\"lab\">Kalifornien<\/td><td class=\"num\">397 $<\/td><td class=\"num\">376 $<\/td><td class=\"num\">95 %<\/td><td class=\"hf-barcell\"><div class=\"hf-bartrack\"><div class=\"hf-bar g\" style=\"width:95%\"><\/div><\/div><\/td><\/tr>\n      <\/tbody>\n    <\/table>\n    <div class=\"hf-chart-f\">Break-even ist die Kurzzeit-Auslastung, der ein voller Mid-Term-Kalender bei diesen Raten entsprechen w\u00fcrde. Begrenzt auf die 18 Bundesstaaten mit mindestens 100 Mid-Term-Buchungen, damit der Ratenvergleich nicht auf einer Handvoll Aufenthalte basiert. Die Raten sind nach der Anzahl der Reservierungen gewichtet.  <\/div>\n  <\/div>\n\n  <p>Kalifornien ist die auff\u00e4lligste Zeile. <strong>Die Mid-Term-Raten lagen dort im Durchschnitt bei 376 $ gegen\u00fcber 397 $ f\u00fcr Kurzzeitmieten, also etwa 95 %.<\/strong> Colorado kam auf 78 %. Am anderen Ende verzeichneten Connecticut und Pennsylvania 28 % und 35 %. <\/p>\n\n  <p>Dies sind Vergleiche auf Portfolioebene, keine direkten Objektvergleiche. Die Mid-Term- und Kurzzeit-Raten in jedem Bundesstaat stammen aus unterschiedlichen Mischungen von Objekten, Standorten und Saisons. Ein Bundesstaat, in dem die Mid-Term-Raten nahe an den Kurzzeit-Raten liegen, kann also eher einen anderen Inventarmix widerspiegeln als einen geringeren Abschlag auf ein einzelnes Objekt. Die Tabelle stellt fest, dass das Verh\u00e4ltnis zwischen den beiden Raten je nach Markt enorm variiert. Sie legt nicht fest, worauf ein einzelner Betreiber in diesem Markt verzichten w\u00fcrde, wenn er eine Nacht von der einen zur anderen Kategorie verschiebt.   <\/p>\n\n  <div class=\"hf-note\">\n    <div class=\"hf-note-t\">Implikation f\u00fcr die Portfolioplanung<\/div>\n    <p>Es gibt kein einheitliches wirtschaftliches Szenario f\u00fcr Mid-Term. Der relevante Break-even-Punkt h\u00e4ngt vom Markt, dem Objekt, der Saison und der erzielbaren Rate ab. Die Planung auf Portfolioebene sollte daher objektspezifische Kennzahlen anstelle des nationalen Benchmarks von 53 % verwenden.  <\/p>\n  <\/div>\n\n  <div class=\"hf-note hf-caution\">\n    <div class=\"hf-note-t\">Vorsicht<\/div>\n    <p>Bundesstaatsgrenzen sind ein grobes Instrument f\u00fcr einen Markt, der genuin lokal ist, und der Ratenmix innerhalb eines einzelnen Bundesstaates variiert erheblich zwischen einem Ferienort und einem Stadtzentrum. Diese Zahlen grenzen die Frage eher ein, als dass sie sie f\u00fcr ein einzelnes Objekt beantworten. <\/p>\n    <p>Die Analyse auf Postleitzahlenebene deckt die 87 % der Inserate ab, deren Postleitzahlen einer g\u00fcltigen US-ZIP-Code zugeordnet werden konnten. Der Rest enthielt Codes, die wir nicht best\u00e4tigen konnten, und ist nur von diesem Abschnitt ausgeschlossen. <\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550 06B OPERATIONS \u2550\u2550\u2550 -->\n<section class=\"hf-sec\" id=\"mid-term-operational-differences\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">07  \u00b7  Die qualitative Seite<\/div>\n  <h2>Was die Daten <em>nicht messen k\u00f6nnen<\/em><\/h2>\n\n  <p>Plattformdaten erfassen Buchungen, N\u00e4chte und \u00dcbernachtungspreise, aber nichts \u00fcber Reinigungskosten, W\u00e4schewechsel, Personalstunden oder wie schnell ein Objekt abgenutzt wird. Diese Faktoren pr\u00e4gen die tats\u00e4chliche Erfahrung der meisten Betreiber mit Mid-Term, daher geh\u00f6ren sie in die Diskussion, auch wenn diese Analyse sie nicht quantifizieren kann. <\/p>\n\n  <p>Eine Gr\u00f6\u00dfe l\u00e4sst sich jedoch aus den Daten ableiten: wie viele separate Reservierungen n\u00f6tig sind, um einen Zeitraum im Kalender zu f\u00fcllen. Bei einer medianen durchschnittlichen Aufenthaltsdauer von 3,7 N\u00e4chten erfordern 45 N\u00e4chte Kurzzeit-Auslastung etwa 12 Reservierungen. Derselbe Zeitraum als eine einzige Mid-Term-Buchung erfordert nur eine.  <\/p>\n\n  <div class=\"hf-table\">\n    <div class=\"hf-fig-l\"><a href=\"#table-6\" id=\"table-6\">Tabelle 6<\/a><\/div>\n    <div class=\"hf-table-cap\">Operative Ereignisse, die erforderlich sind, um 45 N\u00e4chte zu f\u00fcllen<\/div>\n    <table>\n      <thead><tr><th>Operatives Ereignis<\/th><th class=\"num\">Kurzfristig<\/th><th class=\"num\">Mittelfristig<\/th><\/tr><\/thead>\n      <tbody>\n        <tr><td class=\"lab\">Reservierungen<\/td><td class=\"num\">~12<\/td><td class=\"num\">1<\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">G\u00e4ste-Wechsel<\/td><td class=\"num\">~12<\/td><td class=\"num\">1<\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Reinigungen, inkl. Zwischenreinigung<\/td><td class=\"num\">~12<\/td><td class=\"num\">~5<\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Check-ins und Check-outs<\/td><td class=\"num\">~24<\/td><td class=\"num\">2<\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Nachrichtenzyklen von Buchung bis Checkout<\/td><td class=\"num\">~12<\/td><td class=\"num\">1<\/td><\/tr>\n        <tr><td class=\"lab\">Potenzielle L\u00fccken zwischen Aufenthalten<\/td><td class=\"num\">~11<\/td><td class=\"num\">0<\/td><\/tr>\n      <\/tbody>\n    <\/table>\n    <div class=\"hf-chart-f\">Illustrativ. Die Anzahl der Reservierungen und G\u00e4ste-Wechsel ergibt sich aus der medianen durchschnittlichen Aufenthaltsdauer von 3,7 N\u00e4chten. Die Anzahl der Reinigungen geht von einer Reinigung pro Wechsel bei Kurzzeitmieten aus, und von einem Wechsel plus Zwischenreinigung etwa alle zehn Tage bei Mid-Term, was bei dieser Dauer g\u00e4ngige Praxis ist. Die Anzahl der L\u00fccken ist potenziell, nicht tats\u00e4chlich.   <\/div>\n  <\/div>\n\n  <h3>Die immateriellen Faktoren<\/h3>\n\n  <p>Der Rest des operativen Bildes ist in den PMS-Nutzungsdaten \u00fcberhaupt nicht sichtbar. Die folgenden Faktoren tauchen in Diskussionen von Betreibern \u00fcber Mid-Term immer wieder auf und sind eine Abw\u00e4gung wert, aber nichts in diesem Datensatz best\u00e4tigt oder quantifiziert sie: <\/p>\n\n  <ul class=\"hf-list\">\n    <li><strong>Weniger Fehlerquellen.<\/strong> Die meisten operativen Fehler passieren an den Schnittstellen: eine vergessene Reinigung, eine versp\u00e4tete Ankunft, ein Lockbox-Code, der nicht gesendet wurde. Zw\u00f6lf Schnittstellen statt einer ver\u00e4ndern die Wahrscheinlichkeiten. <\/li>\n    <li><strong>Abnutzung.<\/strong> Betreiber berichten h\u00e4ufig, dass der G\u00e4stetyp wichtiger ist als die Anzahl der N\u00e4chte: Ein Kurzzeitgast ist im Urlaub und betrachtet das Objekt als Zentrum der Reise, w\u00e4hrend ein Mid-Term-Gast h\u00e4ufiger arbeitet, tags\u00fcber au\u00dfer Haus ist und im Objekt lebt, anstatt darin zu feiern. Dieser Datensatz enth\u00e4lt nichts \u00fcber das G\u00e4steverhalten oder den Zustand des Objekts. <\/li>\n    <li><strong>Vorhersehbarkeit f\u00fcr Eigent\u00fcmer.<\/strong> Ein gebuchter Block von acht Wochen l\u00e4sst sich einem nerv\u00f6sen Eigent\u00fcmer leichter berichten als eine hoffnungsvolle Prognose, insbesondere in einer schwachen Saison.<\/li>\n    <li><strong>Team-Belastung.<\/strong> Mid-Term konzentriert die Arbeit und macht sie leichter vorhersehbar, was einem kleinen Team oder einem Betreiber mit niedrigen Gemeinkosten entgegenkommen kann.<\/li>\n  <\/ul>\n\n<\/section>\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550 08 TOP PERFORMERS \u2550\u2550\u2550 -->\n<section class=\"hf-sec\" id=\"top-mid-term-rental-operators\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">08  \u00b7  Top-Performer<\/div>\n  <h2>Bewertung der besten <em>MTR-Performer<\/em><\/h2>\n\n  <p>F\u00fcnfzehn Konten im Datensatz erf\u00fcllten beide Schwellenwerte f\u00fcr eine signifikante Mid-Term-Aktivit\u00e4t: mindestens 30 lange Aufenthalte im Jahr und mindestens ein F\u00fcnftel aller Reservierungen mit einer Dauer von 30 N\u00e4chten oder mehr. Sie verwalten zwischen 8 und 91 Objekte, mit einem Median von 26. In dieser Gruppe machten etwa ein Drittel der Buchungen 85 % der gebuchten N\u00e4chte aus.  <\/p>\n\n  <div class=\"hf-stats\">\n    <div class=\"hf-stat\"><div class=\"hf-stat-n\">37 <small>%<\/small><\/div><div class=\"hf-stat-l\">ihrer Reservierungen waren Mid-Term<\/div><\/div>\n    <div class=\"hf-stat green\"><div class=\"hf-stat-n\">85 <small>%<\/small><\/div><div class=\"hf-stat-l\">ihrer gebuchten N\u00e4chte stammten aus diesen Reservierungen<\/div><\/div>\n    <div class=\"hf-stat green\"><div class=\"hf-stat-n\">82 <small>%<\/small><\/div><div class=\"hf-stat-l\">ihres gesch\u00e4tzten Beherbergungsumsatzes<\/div><\/div>\n  <\/div>\n\n  <p>Sie weisen zudem eine deutlich breitere Vertriebspr\u00e4senz auf. Die Top-Performer nutzen durchschnittlich <strong>7,8 aktive Kan\u00e4le, gegen\u00fcber 4,8 bei Konten, die nie eine Mid-Term-Buchung annehmen.<\/strong> Da gr\u00f6\u00dfere Portfolios unabh\u00e4ngig von der Strategie dazu neigen, mehr Kan\u00e4le zu nutzen, haben wir den Vergleich mit Betreibern \u00e4hnlicher Gr\u00f6\u00dfe erneut durchgef\u00fchrt. Unter den Konten im Bereich von 8 bis 91 Objekten nutzen diejenigen ohne Mid-Term-Aktivit\u00e4t durchschnittlich 5,1 Kan\u00e4le, sodass die Top-Performer immer noch <strong>53 % mehr<\/strong> nutzen. Das Muster h\u00e4lt in jeder Gr\u00f6\u00dfenklasse an, mit 7,2 gegen\u00fcber 5,3 bei Betreibern mit 6 bis 20 Objekten und 6,2 gegen\u00fcber 5,0 bei 21 bis 50 Objekten.  <\/p>\n\n  <p>Dies beweist nicht, dass der Vertrieb den Mid-Term-Erfolg verursacht. Es zeigt jedoch, dass die Betreiber, die das meiste Mid-Term-Gesch\u00e4ft generieren, dies nicht mit einem schmalen Channel-Mix tun. <\/p>\n\n  <h3>Was die Top 5 gemeinsam haben<\/h3>\n\n  <p>Alles bis zu diesem Punkt wurde aus anonymisierten Daten erstellt. Um zu verstehen, was diese Zahlen antreibt, wurden die f\u00fcnf Konten mit dem h\u00f6chsten Mid-Term-Anteil intern von autorisierten Hostfully-Mitarbeitern re-identifiziert, und zwar nur, damit ihre \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen Websites und Inserate \u00fcberpr\u00fcft werden konnten. Das Muster bei diesen f\u00fcnf war konsistent genug, um es vollst\u00e4ndig zu berichten.  <\/p>\n\n  <ul class=\"hf-list\">\n    <li><strong>Es handelt sich um Unternehmen f\u00fcr m\u00f6blierte Vermietung und nicht um STR-Betreiber, die Mid-Term hinzugef\u00fcgt haben,<\/strong> wobei sich vier der f\u00fcnf selbst als Anbieter von m\u00f6bliertem Wohnen oder Corporate Housing identifizieren und das f\u00fcnfte ein Unternehmen f\u00fcr Langzeitvermietung ist, das bei ausgew\u00e4hlten Objekten Mid-Term- und Kurzzeit-Nachfrage erfasst.<\/li>\n    <li><strong>Alle f\u00fcnf betreiben ihre Mid-Term-Inserate in st\u00e4dtischen Gebieten.<\/strong><\/li>\n    <li><strong>Die Inserate konzentrieren sich um ein Stadtzentrum, ein Krankenhaus oder ein Industriegebiet.<\/strong><\/li>\n    <li><strong>Ausstattungsmerkmale werden eher f\u00fcr arbeitende G\u00e4ste als f\u00fcr Urlauber vermarktet,<\/strong> mit schnellem WLAN, einem Arbeitsplatz, Ladestationen und Stauraum, die entweder auf einer speziellen Ausstattungsseite (in drei F\u00e4llen) oder in den Inseraten selbst aufgef\u00fchrt sind.<\/li>\n    <li><strong>Alle f\u00fcnf f\u00fchren eine komplette K\u00fcche bis hin zu Kleinger\u00e4ten wie Mixer und Toaster auf,<\/strong> wobei Waschmaschine und Trockner vor Ort vorhanden und inklusive sind, anstatt gemeinschaftlich genutzt oder m\u00fcnzbetrieben zu sein.<\/li>\n    <li><strong>Parkpl\u00e4tze sind in jedem Fall inbegriffen,<\/strong> f\u00fcr mindestens ein Fahrzeug.<\/li>\n    <li><strong>Vier der f\u00fcnf geben die Art der Kaffeemaschine an,<\/strong> was darauf hindeutet, dass die Inserate f\u00fcr jemanden geschrieben wurden, der eine t\u00e4gliche Routine aufbaut, anstatt nur einen Aufenthalt zu buchen.<\/li>\n  <\/ul>\n\n<\/section>\n\n<section class=\"hf-sec\" id=\"cta\">\n  <div class=\"hf-cta\">\n    <h2>Schwache Zeitr\u00e4ume sind dort, wo Mid-Term <em>am wahrscheinlichsten konkurriert<\/em><\/h2>\n    <p>Die Forschung deutet auf einen Unterschied zwischen dem passiven Erhalt gelegentlicher langer Aufenthalte und dem bewussten Wettbewerb um Mid-Term-Nachfrage hin. Furnished Finder bietet eine dedizierte Quelle f\u00fcr monatliche Nachfrage, und Hostfully ist das einzige PMS, das dies in denselben Kalender und denselben operativen Workflow wie das Kurzzeitgesch\u00e4ft integriert. <\/p>\n    <a class=\"hf-cta-btn\" href=\"https:\/\/www.hostfully.com\/request-a-demo\/\">Demo vereinbaren<\/a>\n    <div class=\"hf-cta-fine\">Gef\u00fchrtes 1:1-Onboarding  \u00b7  Dedizierter Success-Repr\u00e4sentant  \u00b7  24\/7 Live-Support<\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550 09 CLOSING THE GAP \u2550\u2550\u2550 -->\n<section class=\"hf-sec\" id=\"closing-the-mtr-gap\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">09  \u00b7  Die L\u00fccke schlie\u00dfen<\/div>\n  <h2>Die Ergebnisse in eine <em>Arbeitsmethode<\/em> umwandeln<\/h2>\n\n  <p>Die Ergebnisse legen nahe, dass Mid-Term Kurzzeit-Portfolios in M\u00e4rkten, Objekten und Saisons erg\u00e4nzen kann, in denen die Auslastung unterdurchschnittlich ist. Um darauf zu reagieren, m\u00fcssen die schwachen Zeitr\u00e4ume identifiziert, ein Break-even auf Objektebene berechnet, Spitzenzeiten gesch\u00fctzt, Mid-Term-Vertriebskan\u00e4le hinzugef\u00fcgt und die Zahlungs- und Vertragsprozesse aufgebaut werden, die ein l\u00e4ngerer Aufenthalt erfordert. <\/p>\n\n  <div class=\"hf-offer\">\n    <div class=\"hf-offer-label\">Kostenloses Begleit-Tool<\/div>\n    <div class=\"hf-offer-t\">Berechnen Sie diese Zahlen f\u00fcr Ihr eigenes Objekt<\/div>\n    <p class=\"hf-offer-d\">Der Finanzrechner f\u00fcr Mid-Term-Rentals vergleicht MTR- und STR-Ums\u00e4tze f\u00fcr dieselben Zeitr\u00e4ume unter Verwendung Ihrer eigenen Auslastung, Raten und Betriebskosten und ermittelt Ihre Break-even-MTR-Rate. Kostenlos, keine Anmeldung erforderlich. <\/p>\n    <a class=\"hf-offer-btn\" href=\"https:\/\/tools.hostfully.com\/MTR-calculator\">\u00d6ffnen Sie den Finanzrechner f\u00fcr Mid-Term-Rentals<\/a>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550 10 LIMITS \u2550\u2550\u2550 -->\n<section class=\"hf-sec\" id=\"limitations\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">10  \u00b7  Die Grenzen<\/div>\n  <h2>Was diese Daten <em>nicht<\/em> zeigen<\/h2>\n\n  <p>Obwohl diese Forschung auf mehr als 500.000 Reservierungen basiert, ist sie mit Einschr\u00e4nkungen verbunden. Einige sollten Sie im Hinterkopf behalten: <\/p>\n\n  <ul class=\"hf-list\">\n    <li><strong>Sie zeigt nicht, dass Mid-Term-Objekte pro Jahr mehr verdienen als Kurzzeit-Objekte.<\/strong> Wir haben starke Mid-Term-Betreiber mit geografisch \u00e4hnlichem Kurzzeit-Inventar verglichen, und die Ergebnisse waren gemischt. Zu viele Variablen liegen au\u00dferhalb des Datensatzes. <\/li>\n    <li><strong>Sie stellt keine Kausalit\u00e4t fest.<\/strong> Betreiber k\u00f6nnen Mid-Term aufgrund von Saisonalit\u00e4t, Regulierung, Eigent\u00fcmerpr\u00e4ferenz, Marktschw\u00e4che oder bewusster Strategie nutzen. Die Daten k\u00f6nnen dies nicht unterscheiden. <\/li>\n    <li><strong>Sie misst weder Gewinn noch Kosten oder Abnutzung.<\/strong> Jede Zahl hier ist der Brutto-Beherbergungsumsatz vor Reinigung, Verwaltungsgeb\u00fchren, Nebenkosten, Steuern und Plattformprovision. Der operative Teil dieses Berichts basiert auf Berechnungen und Betreibererfahrung, nicht auf Messungen, und wir haben ihn entsprechend gekennzeichnet. <\/li>\n    <li><strong>Sie enth\u00e4lt keine exakten Aufenthaltsdauern.<\/strong> Reservierungen werden in Zeitbereichen gruppiert geliefert, daher verwendet jede Umsatz- und Nachtsch\u00e4tzung den k\u00fcrzesten Aufenthalt in jedem Bereich. Die realen Zahlen liegen h\u00f6her als die hier ver\u00f6ffentlichten. <\/li>\n    <li><strong>Raten auf Bundesstaatsebene sind immer noch Durchschnittswerte und kein direkter Vergleich.<\/strong> Mid-Term- und Kurzzeit-Raten innerhalb eines Bundesstaates stammen aus unterschiedlichen Mischungen von Objekten, Standorten und Saisons, sodass das Verh\u00e4ltnis zwischen ihnen eher den Markt beschreibt als die Wahlm\u00f6glichkeit f\u00fcr ein einzelnes Objekt.<\/li>\n    <li><strong>Sie erfasst nicht, warum G\u00e4ste buchen.<\/strong> Segmentbeschreibungen in diesem Bericht spiegeln den Branchenkontext und Beobachtungen von Betreibern wider, nicht von der Plattform erfasste Daten.<\/li>\n    <li><strong>Sie repr\u00e4sentiert nicht den gesamten Markt.<\/strong> Dies ist der US-Kundenstamm einer Property-Management-Plattform, der stark auf professionelle STR-Betreiber ausgerichtet ist.<\/li>\n  <\/ul>\n\n<\/section>\n\n<section class=\"hf-sec\" id=\"mid-term-rental-faq\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">11  \u00b7  H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/div>\n  <h2>Mid-Term-Rental, <em>einfach erkl\u00e4rt<\/em><\/h2>\n\n  <div class=\"hf-faq\">\n    <div class=\"hf-faq-item\">\n      <div class=\"hf-faq-q\">Was gilt als Mid-Term-Rental?<\/div>\n      <div class=\"hf-faq-a\">Ein m\u00f6blierter Aufenthalt von 30 N\u00e4chten oder l\u00e4nger. In der Praxis liegen die meisten davon viel n\u00e4her an 30 Tagen als an einem langfristigen Mietvertrag: <strong>76,5 % der Mid-Term-Buchungen in diesem Datensatz dauerten 30 bis 59 N\u00e4chte,<\/strong> 12,7 % dauerten 60 bis 89 N\u00e4chte und nur 10,8 % dauerten 90 N\u00e4chte oder l\u00e4nger. <\/div>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"hf-faq-item\">\n      <div class=\"hf-faq-q\">Wie erreichen STR-Betreiber die Mid-Term-Nachfrage?<\/div>\n      <div class=\"hf-faq-a\">\u00dcber mehr als einen Weg. Gro\u00dfe STR-Marktpl\u00e4tze unterst\u00fctzen monatliche Aufenthalte, und ein Teil der Mid-Term-Nachfrage kommt auf diesem Weg. Dar\u00fcber hinaus suchen Mid-Term-G\u00e4ste oft nach Einsatzort, Arbeitgeber oder Krankenhaus statt nach dem Reiseziel, worauf spezialisierte Mid-Term-Kan\u00e4le ausgerichtet sind. Furnished Finder ist der gr\u00f6\u00dfte Marktplatz f\u00fcr diese Nachfrage, und <strong>Hostfully ist das einzige Property-Management-System, das direkt damit integriert ist.<\/strong> Das bedeutet, dass Mid-Term-Inserate, Raten und Reservierungen im selben Kalender wie das Kurzzeitgesch\u00e4ft laufen und nicht in einem separaten Workflow.   <\/div>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"hf-faq-item\">\n      <div class=\"hf-faq-q\">Wie verbreitet sind Mid-Term-Buchungen f\u00fcr STR-Betreiber?<\/div>\n      <div class=\"hf-faq-a\">H\u00e4ufiger als die meisten Betreiber annehmen. <strong>39,0 % der STR-Konten in diesem Datensatz nahmen in zw\u00f6lf Monaten mindestens eine Buchung \u00fcber 30+ N\u00e4chte an,<\/strong> w\u00e4hrend nur 1,7 % aller Reservierungen so lang waren. Die Exposition steigt mit der Portfoliogr\u00f6\u00dfe, von 7,3 % bei Konten mit einem Objekt auf 68,3 % bei Konten, die 6 bis 20 Objekte verwalten, und \u00fcber 80 % dar\u00fcber hinaus. <\/div>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"hf-faq-item\">\n      <div class=\"hf-faq-q\">Verdienen Mid-Term-Rentals weniger als Kurzzeitvermietungen?<\/div>\n      <div class=\"hf-faq-a\">Pro Nacht deutet der Datensatz auf ja hin. Die Mid-Term-Raten lagen im Durchschnitt bei 164 $ gegen\u00fcber 307 $ f\u00fcr Kurzzeitaufenthalte, ein Abschlag von 47 %. \u00dcber den gesamten Kalender h\u00e4ngt das Ergebnis von der Auslastung ab. Bei diesen aggregierten Raten erzielt ein voll ausgebuchter Mid-Term-Kalender den gleichen Brutto-Beherbergungsumsatz wie ein Kurzzeit-Kalender mit 53 % Auslastung. Praktisch gesehen wird Mid-Term in ansonsten schwachen N\u00e4chten wettbewerbsf\u00e4higer und in N\u00e4chten, die sich wahrscheinlich zu Kurzzeit-Tarifen verkaufen lassen, weniger wettbewerbsf\u00e4hig.    <\/div>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"hf-faq-item\">\n      <div class=\"hf-faq-q\">Ist Mid-Term in manchen M\u00e4rkten sinnvoller als in anderen?<\/div>\n      <div class=\"hf-faq-a\">Erheblich. Die Mid-Term-Raten im Datensatz erreichten 95 % der Kurzzeit-Raten in Kalifornien und 78 % in Colorado, w\u00e4hrend Connecticut und Pennsylvania 28 % und 35 % verzeichneten. Da es sich hierbei um Vergleiche auf Portfolioebene und nicht um direkte Objektvergleiche handelt, sollten f\u00fcr jede betriebliche Entscheidung objektspezifische Raten herangezogen werden.  <\/div>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"hf-faq-item\">\n      <div class=\"hf-faq-q\">Kann Mid-Term den Kurzzeit-Umsatz verringern?<\/div>\n      <div class=\"hf-faq-a\">Das kann passieren, wenn ein langer Aufenthalt Termine belegt, die andernfalls zu starken Kurzzeit-Tarifen verkauft worden w\u00e4ren. Saisonale Regeln f\u00fcr die maximale Aufenthaltsdauer k\u00f6nnen helfen, l\u00e4ngere Buchungen innerhalb der f\u00fcr Mid-Term vorgesehenen Zeitfenster zu halten. Konten mit nennenswerter Mid-Term-Aktivit\u00e4t in diesem Datensatz f\u00fchrten daneben weiterhin ein umfangreiches Kurzzeitgesch\u00e4ft.  <\/div>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"hf-faq-item\">\n      <div class=\"hf-faq-q\">Wer bucht eigentlich Mid-Term-Aufenthalte?<\/div>\n      <div class=\"hf-faq-a\">Reisepflegekr\u00e4fte und anderes vertraglich angestelltes Gesundheitspersonal, umziehende Familien, Unterbringungen aufgrund von Versicherungsf\u00e4llen und Katastrophen, Projektmitarbeiter, Milit\u00e4r- und Regierungsauftr\u00e4ge, Studenten und Telearbeiter bei l\u00e4ngeren Aufenthalten. Sie buchen typischerweise aus einem bestimmten Grund und nicht wegen eines Reiseziels, weshalb spezielle Kan\u00e4le f\u00fcr mittelfristige Vermietungen auf Auftrags-, Arbeitgeber- und Standortfiltern basieren und nicht auf Reisedaten. <\/div>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"hf-faq-item\">\n      <div class=\"hf-faq-q\">Erfordert die mittelfristige Vermietung ein anderes Betriebsmodell?<\/div>\n      <div class=\"hf-faq-a\">Die betrieblichen Unterschiede konzentrieren sich auf einige wenige Bereiche: Preisgestaltung, \u00dcberpr\u00fcfung, Zahlungspl\u00e4ne, Zwischenreinigungen, Nebenkostenabrechnung und schriftliche Vereinbarungen. Lokale Vorschriften bleiben wichtig, da viele M\u00e4rkte 30 N\u00e4chte als den Zeitpunkt betrachten, ab dem Mieterschutzrechte greifen, und einige Kurzzeitvermietungsgenehmigungen l\u00e4ngere Aufenthalte ausschlie\u00dfen. <\/div>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"hf-faq-item\">\n      <div class=\"hf-faq-q\">Ist ein l\u00e4ngerer Aufenthalt g\u00fcnstiger im Betrieb?<\/div>\n      <div class=\"hf-faq-a\">M\u00f6glicherweise, aber dieser Datensatz kann dies nicht belegen. Bei einer durchschnittlichen Aufenthaltsdauer von 3,7 N\u00e4chten erfordert die Belegung von 45 N\u00e4chten etwa 12 Reservierungen und 12 G\u00e4stewechsel, verglichen mit einer Reservierung und einem G\u00e4stewechsel f\u00fcr einen einzelnen mittelfristigen Aufenthalt. Diese zus\u00e4tzlichen G\u00e4stewechsel bedeuten mehr Reinigung, W\u00e4scheverwaltung und Ankunftskoordination, w\u00e4hrend l\u00e4ngere Aufenthalte ein h\u00f6heres Risiko bei den Nebenkosten, mehr Wartungsarbeiten w\u00e4hrend des Aufenthalts und weniger Kalenderflexibilit\u00e4t mit sich bringen. Die Kosten pro belegter Nacht sind daher die n\u00fctzlichere Messgr\u00f6\u00dfe auf Objektebene.   <\/div>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"hf-faq-item\">\n      <div class=\"hf-faq-q\">Wie sollte die Performance mittelfristiger Vermietungen gemessen werden?<\/div>\n      <div class=\"hf-faq-a\">Die Buchungsanzahl allein untersch\u00e4tzt die Bedeutung l\u00e4ngerer Aufenthalte. Mittelfristige Vermietungen machten in diesem Datensatz 1,7 % der Reservierungen und gesch\u00e4tzte 20 % der gebuchten N\u00e4chte aus. Der Anteil der gebuchten N\u00e4chte und der Umsatz pro verf\u00fcgbarer Nacht \u00fcber den gesamten Kalender sind daher aussagekr\u00e4ftigere Messgr\u00f6\u00dfen als die reine Anzahl der Reservierungen.  <\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<!-- \u2550\u2550\u2550 12 METHODOLOGY \u2550\u2550\u2550 -->\n<section class=\"hf-sec\" id=\"methodology\">\n  <div class=\"hf-eyebrow\">12 \u00b7 Methodik<\/div>\n  <h2>Wie wir die <em>Analyse<\/em> durchgef\u00fchrt haben<\/h2>\n\n  <div class=\"hf-method\">\n    <dl>\n      <dt>Quelle<\/dt>\n <dd>Hostfully analysierte mehr als 500.000 aktuelle US-Buchungen, die \u00fcber die Property-Management-Software seiner Kunden abgewickelt wurden, und deckte dabei einen Zeitraum der letzten zw\u00f6lf Monate f\u00fcr rund 16.500 Unterk\u00fcnfte ab. Alle Buchungsdaten und Kundennamen wurden vor dem Export und der Analyse anonymisiert.<\/dd>\n\n      <dt>Umfang<\/dt>\n <dd>Der Umfang war auf US-Immobilien beschr\u00e4nkt, damit der Standort auf ZIP-Code-Ebene untersucht werden konnte, da die Einbeziehung internationaler M\u00e4rkte diesen Vergleich unzuverl\u00e4ssig gemacht h\u00e4tte. Ein gro\u00dfes, abgewandertes Konto wurde von jeder Berechnung ausgeschlossen, um zu verhindern, dass ein einzelner ehemaliger Kunde die Ergebnisse verzerrt.<\/dd>\n\n      <dt>Definition mittelfristiger Vermietungen<\/dt>\n <dd>Jede Reservierung von 30 N\u00e4chten oder l\u00e4nger, ein g\u00e4ngiger Branchenschwellenwert, der mit den in den Quelldaten verf\u00fcgbaren Aufenthaltsdauern \u00fcbereinstimmt.<\/dd>\n\n      <dt>Aufenthaltsdauer und Preise<\/dt>\n <dd>Reservierungen werden in Bereiche von 1 bis 2, 3 bis 6, 7 bis 13, 14 bis 29, 30 bis 59, 60 bis 89 und 90 oder mehr N\u00e4chten gruppiert, wobei jeder Bereich seinen eigenen durchschnittlichen \u00dcbernachtungspreis hat. Die angegebenen Preise werden nach der Anzahl der Reservierungen \u00fcber alle Objekte gewichtet und nicht \u00fcber die Konten gemittelt.<\/dd>\n\n      <dt>Sch\u00e4tzungen f\u00fcr N\u00e4chte und Einnahmen<\/dt>\n <dd>Da genaue Aufenthaltsdauern nicht verf\u00fcgbar sind, wird jeder Reservierung die k\u00fcrzeste Aufenthaltsdauer in ihrem Bereich zugewiesen. Eine Buchung von 59 N\u00e4chten z\u00e4hlt als 30 N\u00e4chte und eine Buchung von 200 N\u00e4chten z\u00e4hlt als 90. Absolute Nacht- und Dollarzahlen sind daher nach dieser Methode Mindestwerte. Prozentuale Anteile sind es nicht: Sowohl die mittelfristigen als auch die kurzfristigen Seiten werden untersch\u00e4tzt, sodass ein Anteil wie 20 % der N\u00e4chte eine Sch\u00e4tzung ist, die sich in beide Richtungen bewegen k\u00f6nnte, sobald die genauen Aufenthaltsdauern bekannt sind.<\/dd>\n\n      <dt>Standortanalyse<\/dt>\n <dd>Die Unterk\u00fcnfte wurden \u00fcber den ZIP-Code dem Bundesstaat zugeordnet, was 87 % der Unterk\u00fcnfte abdeckt. Bundesstaaten wurden nur dann in den Preisvergleich einbezogen, wenn sie mindestens 100 mittelfristige Buchungen aufwiesen, was 18 Bundesstaaten entspricht.<\/dd>\n\n      <dt>Kohorte der Top-Performer und \u00dcberpr\u00fcfung<\/dt>\n <dd>Konten mit mindestens 30 mittelfristigen Reservierungen und mindestens 20 % der Reservierungen mit einer Dauer von 30 N\u00e4chten oder mehr. Beide Bedingungen sind erforderlich, was verhindert, dass sehr gro\u00dfe Kurzzeitvermieter allein aufgrund des Volumens qualifiziert werden. Die Schwellenwerte sind eine analytische Wahl und kein Industriestandard. Die f\u00fcnf Konten mit dem h\u00f6chsten Anteil an mittelfristigen Vermietungen wurden intern von autorisiertem Personal ausschlie\u00dflich zur \u00dcberpr\u00fcfung ihrer \u00f6ffentlichen Websites und Angebote re-identifiziert, und diese \u00dcberpr\u00fcfung ist qualitativ.<\/dd>\n\n      <dt>Belegungsszenarien<\/dt>\n <dd>Annualisierte Zahlen multiplizieren den aggregierten gewichteten \u00dcbernachtungspreis mit 365 N\u00e4chten und der angegebenen Belegung. Sie veranschaulichen die Form des Kompromisses auf Datensatzebene und sind keine Prognose f\u00fcr eine einzelne Immobilie oder einen einzelnen Markt.<\/dd>\n    <\/dl>\n    <div class=\"hf-footnote\">Alle Zahlen schlie\u00dfen Geb\u00fchren, Steuern, Stornierungen, Eigent\u00fcmeraufenthalte, blockierte N\u00e4chte und Betriebskosten aus.<\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<\/div><!-- \/hf-wrap -->\n<\/div><!-- \/hf-page -->\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"Report\",\n  \"headline\": \"Mid-Term Rental Statistics: The MTR Gap in Short-Term Rental Portfolios\",\n  \"alternativeHeadline\": \"The MTR Gap\",\n  \"name\": \"Mid-Term Rental Statistics: The MTR Gap in Short-Term Rental Portfolios\",\n  \"url\": \"https:\/\/www.hostfully.com\/reports\/mid-term-rental-gap-for-str\/\",\n  \"mainEntityOfPage\": \"https:\/\/www.hostfully.com\/reports\/mid-term-rental-gap-for-str\/\",\n  \"description\": \"An analysis of more than 500,000 US reservations across roughly 16,500 professionally managed listings, measuring how stays of 30 nights or longer appear inside short-term rental portfolios: booking frequency, length of stay, nightly rates, portfolio size and market variation.\",\n  \"datePublished\": \"2026-08-11\",\n  \"dateModified\": \"2026-08-18\",\n  \"author\": { \"@type\": \"Organization\", \"name\": \"Hostfully Research\" },\n  \"publisher\": {\n    \"@type\": \"Organization\",\n    \"name\": \"Hostfully\",\n    \"url\": \"https:\/\/www.hostfully.com\/\"\n  },\n  \"spatialCoverage\": { \"@type\": \"Country\", \"name\": \"United States\" },\n  \"inLanguage\": \"en\",\n  \"keywords\": [\n    \"mid-term rental statistics\",\n    \"mid-term rental research\",\n    \"short-term rental data\",\n    \"MTR occupancy\",\n    \"MTR nightly rates\",\n    \"vacation rental trends\"\n  ],\n  \"about\": [\"Mid-term rentals\", \"Short-term rentals\", \"Vacation rental property management\", \"Revenue management\"]\n}\n<\/script>\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"What is a mid-term rental?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"A mid-term rental is a furnished stay of 30 nights or longer. In this analysis of more than 500,000 US reservations, 76.5% of mid-term bookings lasted 30 to 59 nights, which places most of them closer to an extended stay than a traditional lease.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"How common are mid-term bookings for STR operators?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"39.0% of STR accounts in this dataset took at least one booking of 30 nights or longer during a twelve month period, but only 1.7% of all reservations were that long. Exposure rises with portfolio size, from 7.3% of single property accounts to 68.3% of accounts managing 6 to 20 properties.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Do mid-term rentals earn less than short-term rentals?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Mid-term nightly rates averaged $164 against $307 for short-term stays, a 47% discount. However, mid-term bookings made up 1.7% of reservations and an estimated 20% of booked nights. At those aggregate rates, a fully booked mid-term calendar earns the same as a short-term calendar running at 53% occupancy, which makes mid-term stronger on soft dates and weaker on peak dates.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Which properties are the best candidates for mid-term rentals?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Properties with predictable seasonal softness, persistent multi-week calendar gaps, proximity to demand anchors such as hospitals, universities or large employers, high turnover costs, and setups suited to daily living including reliable internet, a workspace, laundry and storage.\"\n      }\n    }\n  ]\n}\n<\/script>\n<!-- \u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550 WORDPRESS COPY END \u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550 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