Ein großer Teil moderner Marketingsteuerung behandelt Märkte wie Maschinen. Du drehst an Spend, Preis, Copy oder Funnel – und erwartest eine lineare Reaktion. Das funktioniert in stabilen Umgebungen. In reaktiven Märkten ist es ein Kategorienfehler. Denn du optimierst nicht gegen Naturgesetze, sondern gegen andere Akteure: Wettbewerber, die lernen. Kunden, die Erwartungen bilden. Plattformen, die Regeln verschieben. Und interne Stakeholder, die aus Ausnahmen neue Normen machen. Lineare KPI-Logik produziert dann Entscheidungen, die kurzfristig sauber aussehen – und langfristig das Spiel verschlechtern. Wer das Spiel nicht benennt, eskaliert es unbewusst. Und irgendwann verteidigst du eine Dynamik, die du selbst mitgebaut hast. In dieser Episode nutzen wir Spieltheorie als Führungswerkzeug für drei SaaS-Standardsituationen – nicht als Mathematik-Show, sondern als Interaktionsarchitektur. 1) Hypothese & Mandat: Spieltheorie ist Governance Marketingversagen entsteht häufig nicht durch schlechte Exekution, sondern durch falsche Modelle anderer Akteure. Wer Markt als Nachfragekurve modelliert, optimiert Inputs.Wer Markt als Spiel modelliert, optimiert Interaktionen. Spieltheorie ist kein Excel-Modell für Analysten. Sie ist Governance:Zielsysteme definierenRegeln setzenEskalationslogiken bestimmenZeithorizonte klärenWenn im Meeting jemand sagt „Wir müssen reagieren“, ist das bereits Spieltheorie. Die Frage ist nur: explizit oder implizit? Führung verantwortet vier Dinge:Zielhierarchie – Was ist kurzfristig verhandelbar, was nicht?Regeln – Pricing, Deal-Desk, Messaging, Channel-Disziplin.Eskalation – Wer darf abweichen und zu welchem Preis?Zeithorizont – Einmalspiel oder wiederholtes Spiel?Ohne diese Klärung wirst du modelliert – von Wettbewerb, Plattformen und sogar intern. 2) Was ist ein „Spiel“ im Marketing? Ein Spiel besteht aus:Spielern (Kundenrollen, Wettbewerb, Plattformen, interne Stakeholder)Zügen (Preis, Packaging, Policies, Messaging, Terms)Payoffs (LTV, Marge, Preistoleranz, Optionalität, TALV)Regeln (formale Policies & informelle Normen)Viele Organisationen suchen bessere Züge – obwohl sie eigentlich falsche Regeln und Payoffs modellieren. 3) Unvollständige Information als Normalzustand Du kennst weder Motive noch Constraints vollständig. Deshalb brauchst du:Typen statt GewissheitenBeobachtung statt InterpretationRobustheit statt WettenEntscheidungen sollten nicht im besten Szenario gewinnen, sondern in mehreren plausiblen Welten nicht kollabieren. 4) Signaling: Märkte lesen Handlungen, nicht Absichten Nach Spence gilt: Ein Signal ist nur glaubwürdig, wenn es teuer ist.Rabatt ohne Gegenleistung → Cheap TalkKonsistente Preispolitik → SelbstbindungSegmentfokus → Verzicht als SignalKlare Grenzen → GlaubwürdigkeitSignalqualität ist Eigenkapital. Fehl-Signale sind Equity-Abschreibungen. Drei SaaS-Standardsituationen 5–9) Preiskrieg: Gefangenendilemma & Nichtreaktion Preiskriege entstehen nicht durch schlechte Verhandler, sondern durch stabile Spielstrukturen. Mechanik:Beide halten Preis → gute MargeEiner rabattiert → kurzfristiger SiegBeide rabattieren → stabiles, schlechtes GleichgewichtRabatte eskalieren durch:Anker-EffekteSegmentkontaminationinterne NormierungErwartungskettenAusstieg durch Selbstbindung:harte Preis-Governanceklare PaketlogikTerms & CommitmentsConcessions nur gegen GegenleistungDeal-Desk als ReibungsmaschineNichtreaktion ist oft strategisch überlegen – wenn:Segmentierung klar istValue Proof existiertinterne Eskalation geschützt istReaktion optimiert den Einzelfall.Nichtreaktion optimiert die Lernregel. 10–13) Brand vs. Performance: Zeithorizont-Konflikt Performance = reaktives Auktionsspiel.Brand = Regelsetzungs-Spiel. Wenn du Brand kürzt, um Performance zu stabilisieren, veränderst du nicht nur Budget, sondern Erwartung. Kurzfristige Effizienz kann langfristige Signalqualität zerstören. Wiederholte Spiele bedeuten:Reputation wird KapitalOpportunismus erhöht RisikoprämieVolatilität entsteht oft internBudget ist daher Regelsetzung, nicht Ressourcenzuteilung. 14–16) Plattformabhängigkeit: Machtasymmetrie Plattformen sind Regelsetzer. Frühe Phase → KooperationsgleichgewichtReife Phase → Extraction wird rational Risiken:steigende AuktionenDatenverlustalgorithmische IntransparenzLock-inStrategischer Hebel:Multi-HomingFirst-Party-DataChannel-ConstraintsCommunity & direkte DistributionProdukt-OptionalitätOptionalität ist ein Asset.Ohne Exit-Fähigkeit wird Optimierung zur Akzeptanz. 17) Interne Spieltheorie Externe Commitments sind nur so stabil wie interne Anreizsysteme. Micromanagement reduziert kurzfristig Risiko –und zerstört langfristig Adaptivität. Vertrauen, klare Entscheidungsrechte und psychologische Sicherheit sind keine Kulturthemen.Sie sind Performance-Faktoren. 18) Das integrierte Entscheidungsmodell Vier Schritte:Spieltyp benennenSpieler & Payoffs modellierenInformationsstruktur ...
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Feb 10 20261 hr and 26 mins