Tankstrategie Samstag, 04.04.2026
Was zeigt diese Seite? Ein mathematisches Modell aus Spieltheorie und statistischen Methoden beschreibt, welche Marktmacht Verbraucher gegenüber den einzelnen Tankstellenmarken theoretisch haben – und wie groß ihr potenzieller Einfluss auf die Preisgestaltung ist, wenn sie ihn einsetzen.
Als Datenquelle dienen ausschließlich die tatsächlich gemeldeten Preise der Anbieter (Markttransparenzstelle MTS-K). Es fließen keine Meinungen, keine externen Bewertungen und keine manuellen Einschätzungen ein. Die Analyse bewertet das Preisverhalten der Marken anhand objektiver Kennzahlen.
Methode
Diese Analyse wird täglich vollautomatisch aus den Preismeldungen aller 102 analysierten Tankstellenmarken berechnet. Es fließen ein:
- Preisführerschaft – Wer erhöht zuerst, wer folgt?
- Preisaufschlag – Wie viel teurer ist eine Marke als der Marktdurchschnitt?
- 12-Uhr-Verhalten – Wie stark wird um 12 Uhr erhöht, wie schnell gesenkt?
- Spieltheorie – Nash-Gleichgewicht, Gefangenendilemma, Stackelberg-Führerschaft, Tit-for-Tat (7 Teilscores zum Käufer-Macht-Index)
Es gibt keine manuellen Einschätzungen – die Ergebnisse sind rein algorithmisch.
Zusammenfassung
- Höchster Preisaufschlag: ARAL (Score 100/100)
- Günstigste Alternative: MARKANT (TANKAUTOMAT) (Score 64/100)
- Günstigstes Zeitfenster heute (Samstag): 15:00 – 22:00 Uhr
- Mittagserhöhung heute: +9.1 ct bei 13,623 Stationen.
- Preisdifferenz: Wechsel von ARAL zur günstigsten Alternative beträgt laut Modell ~49 €/Jahr.
- Höchstes Einflusspotenzial: LEO (KMI 74/100) — Schwellenwert laut Modell bei 5% Kundenverlagerung.
Optimale Tankzeit heute
- 12-Uhr-Erhöhung heute: +9.1 ct bei 13,623 Stationen. Preise werden voraussichtlich ab ca. 14:30–17:00 Uhr wieder sinken — warten lohnt sich.
- Wochenende: weniger Preissenkungen als werktags. Wenn möglich, besser unter der Woche tanken.
Marken mit den höchsten Preisaufschlägen
Diese Marken weisen laut Modell die stärksten Abweichungen vom Marktdurchschnitt auf. Der Käufer-Macht-Index (KMI) zeigt, wie hoch das theoretische Einflusspotenzial der Verbraucher gegenüber diesen Anbietern ist.
Marken mit den günstigsten Preisen
Diese Marken liegen laut Analyse preislich unter dem Marktdurchschnitt und zeigen ein wettbewerbsförderndes Preisverhalten.
| # | Marke | Score | KMI | Preisunterschied |
|---|---|---|---|---|
| 1 | MARKANT (TANKAUTOMAT) | 65/100 | 51.2 | -2.7 ct |
| 2 | M1 | 64/100 | 49.5 | -0.4 ct |
| 3 | BK | 61/100 | 49.8 | -5.9 ct |
| 4 | KUSTER ENERGY | 61/100 | 51.8 | -0.2 ct |
| 5 | Q1 | 61/100 | 52.1 | -1.0 ct |
| 6 | CALPAM | 61/100 | 52.1 | -1.6 ct |
| 7 | ELO | 60/100 | 51.3 | -5.5 ct |
| 8 | AVEX | 60/100 | 51.9 | -0.4 ct |
| 9 | MARKANT | 58/100 | 54.0 | -0.5 ct |
| 10 | TANKPOINT | 58/100 | 46.4 | -2.0 ct |
| 11 | JANTZON TANKSTELLE | 57/100 | 49.5 | -1.0 ct |
| 12 | JET | 57/100 | 51.7 | -0.6 ct |
| 13 | SCORE | 56/100 | 67.4 | +2.3 ct |
| 14 | GREENLINE | 56/100 | 51.9 | -1.4 ct |
| 15 | MR. WASH AUTOSERVICE AG | 54/100 | 65.3 | -2.1 ct |
| 16 | SUPERMARKT-TANKSTELLE | 54/100 | 49.1 | -1.7 ct |
| 17 | CLEANCAR | 54/100 | 61.4 | -0.2 ct |
| 18 | SPRINT | 54/100 | 45.0 | -0.4 ct |
| 19 | NORDOEL | 53/100 | 44.8 | +0.2 ct |
| 20 | TANKSTELLE | 53/100 | 51.7 | -0.6 ct |
| 21 | BFT | 52/100 | 49.4 | -1.9 ct |
| 22 | JOISS | 52/100 | 49.9 | +0.1 ct |
| 23 | LEO | 52/100 | 74.2 | +4.5 ct |
| 24 | RAN | 51/100 | 56.6 | -5.0 ct |
| 25 | ROTH- ENERGIE | 51/100 | 50.9 | -0.1 ct |
| 26 | RATIO | 51/100 | 59.3 | -0.6 ct |
| 27 | SB-MARKTTANKSTELLE | 51/100 | 41.9 | -4.0 ct |
| 28 | SUPOL | 51/100 | 60.4 | -3.6 ct |
| 29 | BERGLER | 51/100 | 48.2 | -5.9 ct |
| 30 | VR PLUS ENERGIE | 51/100 | 38.4 | +0.7 ct |
| 31 | WESTFALEN | 51/100 | 57.3 | +0.3 ct |
| 32 | BAYWA | 51/100 | 48.0 | -5.8 ct |
| 33 | TEAM | 50/100 | 49.9 | -0.1 ct |
| 34 | BURGER 24H | 50/100 | 37.8 | -0.2 ct |
| 35 | OIL! | 50/100 | 46.9 | -0.5 ct |
Spieltheoretische Szenarien
Die folgenden Szenarien beschreiben modellbasierte Zusammenhänge zwischen Verbraucherverhalten und Marktgleichgewicht. Es handelt sich um analytische Ableitungen aus dem mathematischen Modell – nicht um Handlungsanweisungen.
Kurzfristige Muster
- 12-Uhr-Erhöhung war heute +9.1 ct. Das Modell zeigt: Preise fallen typischerweise ab ~17 Uhr wieder auf das Vor-Erhöhungs-Niveau.
- Preisdifferenz: Die Preisdifferenz zwischen ARAL und der günstigsten Alternative beträgt laut Modell rund ~49 €/Jahr (bei 25 Tankfüllungen à 40 L).
- Höchster Preisaufschlag: ARAL hat den höchsten Score (100/100) im Modell. Das entspricht der stärksten Abweichung vom Marktdurchschnitt.
Mittelfristige Modelleffekte
- Tit-for-Tat-Effekt: LEU ENERGIE hat sich laut Modell verbessert (RF: +0.078). Im Wiederholungsspiel würde Verbesserung honoriert, um den Anreiz für preisfreundliches Verhalten zu erhalten.
- Tit-for-Tat-Effekt: ist laut Modell aggressiver geworden (RF: +0.105). Im spieltheoretischen Modell führt Verschlechterung zu einer Bestrafungsphase (Kundenverlust).
- Wiederholungsspiel: Laut Spieltheorie erzeugt erst wiederholtes, berechenbares Verbraucherverhalten eine glaubwürdige Marktreaktion (Subgame-Perfect Equilibrium). Einmalige Aktionen haben im Modell keinen nachhaltigen Effekt auf das Preisgleichgewicht.
Langfristige Marktdynamik
- Höchstes Einflusspotenzial: LEO hat den höchsten Käufer-Macht-Index (74/100). Laut Modell läge der Schwellenwert für eine Strategieänderung bei 5% Kundenverlust.
- Gefangenendilemma: Im spieltheoretischen Modell hat jeder einzelne Verbraucher einen Anreiz, bequem zu tanken (Nash-Gleichgewicht). Das aggregierte Gleichgewicht verschiebt sich laut Modell jedoch, wenn Preisinformation symmetrisch verfügbar ist – Preisvergleichs-Apps fungieren als Koordinationsmechanismus, der die Informationsasymmetrie reduziert.
- Informationstransparenz: Laut Modell erhöht Transparenz (öffentlich zugängliche Preisdaten) die Nachfrageelastizität. Jeder Nutzer einer Preisvergleichs-App verändert das Informationsgleichgewicht im Markt zugunsten der Nachfrageseite.
- 12-Uhr-Regulierung als Mechanismus-Design: Seit dem 01.04.2026 ist nur noch eine Erhöhung pro Tag (um 12 Uhr) zulässig. Die gesamte Wettbewerbsdynamik konzentriert sich auf (a) die Höhe der Erhöhung und (b) die Geschwindigkeit der Senkung. Das vereinfacht die Modellierung des Timing-Spiels erheblich.
Käufer-Macht-Index (KMI) – Top 10
Der KMI beschreibt das theoretische Einflusspotenzial der Nachfrageseite gegenüber einzelnen Marken. Hoher KMI = hohes modelliertes Verbraucher-Einflusspotenzial.
| # | Marke | KMI | Critical Mass |
|---|---|---|---|
| 1 | LEO | 74.2/100 | 5 % |
| 2 | SCORE | 67.4/100 | 5 % |
| 3 | TOTALENERGIES | 66.2/100 | 5 % |
| 4 | MR. WASH AUTOSERVICE AG | 65.3/100 | 5 % |
| 5 | ARAL | 61.9/100 | 12 % |
| 6 | CLEANCAR | 61.4/100 | 5 % |
| 7 | TAMOIL | 60.9/100 | 5 % |
| 8 | SHELL | 60.5/100 | 12 % |
| 9 | SUPOL | 60.4/100 | 5 % |
| 10 | RATIO | 59.3/100 | 5 % |
Was passiert, wenn Verbraucher handeln?
Aktueller Zustand
Der Markt befindet sich laut Modell in einem Quasi-Gleichgewicht, in dem integrierte Konzerne (ARAL, Shell, TotalEnergies) eine signifikante Marktpositionierung aufweisen.
Bei 5% Switching
Szenario 5% Kundenverlagerung: Laut Modell geräten Retail-Margen unter Druck, regionale Preisanpassungen werden wahrscheinlicher.
Bei 10% Switching
Szenario 10% Kundenverlagerung: Laut Modell ein strategischer Wendepunkt – die Stackelberg-Leader müssten ihre 12-Uhr-Erhöhungshöhe reduzieren. Das Nash-Gleichgewicht verschiebt sich zugunsten der Nachfrageseite.
Neues Gleichgewicht
Langfristiges Modellgleichgewicht: Ein Markt mit symmetrischer Preisinformation (Preisvergleich), in dem die Nachfrageseite ihr theoretisches Einflusspotenzial (50% Marktmacht) wahrnimmt.
Ausführliche Erklärung der Methodik
Verwendete Modelle
Der Benzinmarkt wird modelliert als wiederholtes Spiel zwischen zwei Spielergruppen (Anbieter und Nachfrager, je 50% Marktmacht). Im Bertrand-Wettbewerbsmodell beeinflusst die Anbieterwahl der Nachfrager das Preisgleichgewicht. Der Käufer-Macht-Index (KMI) quantifiziert das theoretische Einflusspotenzial der Nachfrageseite gegenüber einzelnen Marken. Seit dem 12-Uhr-Gesetz (01.04.2026) vereinfacht sich das Timing-Spiel: Die Modellierung konzentriert sich auf die Markenwahl (Wer bekommt welches Volumen?).
Laut Modell entsteht der größte Markteffekt, wenn Verbraucher: (1) Preisunterschiede zwischen Marken kennen und berücksichtigen, (2) günstigere Alternativen in der Nähe nutzen, (3) das Timing-Spiel (12-Uhr-Erhöhung) verstehen, (4) konsistentes Verhalten zeigen – da lokale Kreuzpreis-Reaktionen verstärkt wirken.
Der Käufer-Macht-Index (KMI)
KMI (0–100) = gewichtete Kombination aus: Nash-Abweichung (10%), Surplus-Abschöpfung (15%), Gefangenendilemma/Critical Mass (20%), Stackelberg-Führerschaft (15%), Wiederholungsspiel/Tit-for-Tat (10%), Informationsasymmetrie (10%), Substitutionselastizität (20%). Hoher KMI = hohes theoretisches Einflusspotenzial der Nachfrageseite gegenüber dieser Marke.
Die 7 Teilscores im Detail
- Nash-Abweichung (10 %)
- Misst, wie weit der Preis einer Marke vom theoretischen Gleichgewichtspreis bei perfektem Wettbewerb (Bertrand-Modell) abweicht. Höhere Abweichung deutet auf stärkere Marktpositionierung hin.
- Surplus-Abschöpfung (15 %)
- Berechnet, wie viel Konsumentenrente die Marke täglich durch Preisaufschläge über dem Marktdurchschnitt abschöpft. Ergebnis in Euro pro Tag – multipliziert aus Stationsanzahl, durchschnittlichem Tankvolumen und Preisdifferenz.
- Gefangenendilemma / Critical Mass (20 %)
- Modelliert den Kundenschwellenwert, ab dem eine Marke laut Spieltheorie ihre Preisstrategie anpassen würde. Niedrigere Schwelle bedeutet höheres theoretisches Einflusspotenzial der Nachfrageseite.
- Stackelberg-Führerschaft (15 %)
- Analysiert, ob die Marke als Preisführer agiert (Leader Ratio) oder den Marktpreisen folgt. Preisführer bestimmen das Preisniveau im Markt.
- Wiederholungsspiel / Tit-for-Tat (10 %)
- Bewertet, ob sich die Marke verschlechtert oder verbessert hat (Trend der letzten Woche). Verschlechterung wird bestraft, Verbesserung belohnt – das Grundprinzip des Wiederholungsspiels.
- Informationsasymmetrie (10 %)
- Misst die Preisstreuung (Standardabweichung) innerhalb einer Marke. Hohe Streuung = die Marke nutzt unterschiedliche lokale Bedingungen aus. Preisvergleich reduziert diese Asymmetrie.
- Substitutionselastizität (20 %)
- Bewertet, wie leicht Kunden zu Alternativen wechseln können (abhängig von der Wettbewerbsdichte / Nachbar-Tankstellen). Mehr Nachbarn = leichterer Wechsel = mehr Verbrauchermacht.
Weitere Berechnungsgrundlagen
Raffinerie-Effekt
Konzerne mit eigenen Raffinerien (ARAL/BP, Shell, TotalEnergies, Esso/ExxonMobil, ORLEN) verdienen auf bis zu drei Stufen: (1) Rohöl-Handel, (2) Raffinierung (Crack Spread), (3) Retail-Marge. Im Modell wird diese vertikale Integration als verstärkender Faktor berücksichtigt: Bei Volumenverlust sinkt nicht nur die Retail-Marge – auch der Auslastungsgrad der Raffinerie ändert sich, was die Grenzkosten der Kraftstoff-Produktion beeinflusst.
Kreuzpreis-Effekt
Eine Preisänderung einer Tankstelle löst bei Nachbar-Stationen (Radius ~5 km) im Mediandurchschnitt innerhalb von ~30 Minuten Reaktionen aus (Kreuzpreis-Mechanismus). Marken mit hohem Trigger-Volumen setzen also marktweite Preisbewegungen in Gang. ARAL: 1,5 Mio. ausgelöste Reaktionen als #1-Treiber.
Leader Ratio
Leader-Ratio = Anteil der Stationen dieser Marke, die eine Preiserhöhung ZUERST (vor allen Wettbewerbern im Umkreis) durchführen. Hohe Quote = strukturelle Marktmacht.
RF-Index (Reaktions-Führungs-Index)
RF-Index = (Erhöhungs-Delta der Marke) ÷ (Marktdurchschnitt). RF > 1: Marke erhöht überproportional (Preis-Leader). RF < 1: Marke erhöht unterproportional / folgt (Preis-Folger). JET ist die einzige große Markenkette mit RF < 1 (RF≈0.884).
Detailanalyse: ARAL
- Nash-Abweichung: Preis liegt 2.17% über dem Marktgleichgewicht. Bei perfektem Wettbewerb (Bertrand) wäre der Preis 4.9 ct niedriger — diese Differenz ist die ausgeübte Marktmacht.
- Hohe Surplus-Abschöpfung: Diese Marke entzieht Verbrauchern geschätzt ~1,162,696 €/Tag bzw. ~424.4 Mio. €/Jahr durch Preisaufschläge über dem Marktdurchschnitt (2,170 Stationen × 4.9 ct/Liter).
- Gefangenendilemma: 12% der Kunden müssen abwandern, damit ARAL es spürt (≈781,380 Kunden/Tag). Hohe Schwelle wegen Raffinerie-Polster.
- Moderate Stackelberg-Position: Ø 7.2 ct Mittagserhöhung.
- Tit-for-Tat: ARAL hat sich verschlechtert (LR: 62.9→71.5, RF: 0.977→2.488). Im Modell entspricht dies einer Bestrafungsphase (höherer Score).
- Hohe Informationsasymmetrie: Preisstreuung σ=0.0768 € — Verbraucher können den Preis bei ARAL schlecht vorhersagen. Die Marke profitiert von dieser Intransparenz (Akerlof-Effekt).
- Mittlere Substituierbarkeit: Ø 12.0 Nachbarn.
Detailanalyse: SHELL
- Leichte Nash-Abweichung: 1.44% über Gleichgewichtspreis.
- Hohe Surplus-Abschöpfung: Diese Marke entzieht Verbrauchern geschätzt ~594,295 €/Tag bzw. ~216.9 Mio. €/Jahr durch Preisaufschläge über dem Marktdurchschnitt (1,669 Stationen × 3.2 ct/Liter).
- Gefangenendilemma: 12% der Kunden müssen abwandern, damit SHELL es spürt (≈601,020 Kunden/Tag). Hohe Schwelle wegen Raffinerie-Polster.
- Moderate Stackelberg-Position: Ø 9.7 ct Mittagserhöhung.
- Tit-for-Tat: SHELL hat sich verschlechtert (LR: 50.2→63.2, RF: 1.089→1.338). Im Modell entspricht dies einer Bestrafungsphase (höherer Score).
- Hohe Informationsasymmetrie: Preisstreuung σ=0.0705 € — Verbraucher können den Preis bei SHELL schlecht vorhersagen. Die Marke profitiert von dieser Intransparenz (Akerlof-Effekt).
- Hohe Substituierbarkeit: Ø 12.6 Nachbar-Stationen. Verbraucher können leicht zu Alternativen wechseln — der Marktdruck auf SHELL ist strukturell hoch.