← Blog

10 อันดับคอนโดภูเก็ตราคาเกินจริง

· การวิเคราะห์ของ RealData

LINEWA

ตลาดคอนโดภูเก็ตขับเคลื่อนด้วยดีมานด์ต่างชาติ — รัสเซียหลัง 2022, จีน, ผู้เกษียณตะวันตก และนักลงทุนกรุงเทพที่มองหาผลตอบแทนเช่ารายวัน วาทกรรมการตลาดเน้น 'พรีเมียมหน้าหาด' และ 'ผลตอบแทนรับประกัน' โดยไม่ระบุตัวเลข

เราดึงข้อมูลคอนโดภูเก็ตทั้ง 63 อาคารบน hipflat คำนวณค่ามัธยฐานราคาต่อตารางเมตรของแต่ละอาคาร แล้วหารด้วยค่ามัธยฐานพื้นที่ย่อย (ตำบล) เพื่อหา Bubble Index 100 = ตามตลาด, 200 = สองเท่า, 400 = สี่เท่า

ด้านล่าง: 10 อาคารที่มี Bubble Index สูงสุดในภูเก็ต ไม่ได้แปลว่าอาคารแย่ — แบรนด์ลักชัวรี่ ระยะหาด หรือสิ่งอำนวยความสะดวกอาจคุ้มกับเบี้ยพรีเมียม ประเด็นคือ: ก่อนเชื่อข้อเสนอ 'มูลค่าการลงทุน' ให้รู้ตัวเลขก่อน

วิธีการ

  • แหล่งข้อมูล: รายการประกาศ L3 ของ hipflat.co.th (ราคา + พื้นที่)
  • หน่วย: USD ต่อ ตร.ม.
  • ค่ามัธยฐานพื้นที่ย่อยปรับเป็น 100
  • ใช้ราคาขายก่อน หากไม่มีใช้ราคาเช่าแทน
  • วันที่วัด: 2026-05-09
  • พื้นที่ย่อยที่มีตัวอย่างต่ำกว่า 5 อาคารถูกตัดออก

ข้อมูลอัพเดทรายสัปดาห์ คลิกอาคาร → ดูราคารายห้อง แนวโน้ม 13 เดือน คอนโดใกล้เคียง ทั้งหมดในหน้าเดียว

→ All 63 Phuket condos

คำถามที่พบบ่อย

What is the Phuket condo Bubble Index?▾

RealData's Bubble Index measures each condo building's median sale price per sqm relative to its sub-area (tambon) median. 100 = at market. 200 = priced double the local average. In Phuket, buildings catering to foreign vacation-rental buyers — particularly in Patong, Kata, and Kamala — often score 150–350, reflecting the beach-proximity premium.

Who buys overpriced condos in Phuket?▾

Phuket's premium condo market is driven by Russian buyers (particularly post-2022), Chinese investors, Western retirees seeking vacation homes, and Bangkok investors targeting vacation-rental income. Marketing materials emphasize 'guaranteed yield' and 'beachfront premium' without publishing specific numbers — this analysis supplies those numbers.

How do you measure if a Phuket condo is overpriced?▾

RealData crawls all hipflat.co.th listings for each Phuket condo building, computes the median price per square meter, then divides by the sub-area (tambon) median. Buildings with fewer than 5 sampled properties per sub-area are excluded. Sale prices are preferred; rent data is used as fallback when no sale listings exist.