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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Assumption Mapping |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | Bei Produkten mit hoher Wiederkehr zählt nicht nur erster Kontakt, sondern routinisierte Rückkehr. Das Hooked Model beschreibt, wie externe oder interne Auslöser, einfache Aktion, Belohnung und Investition zu einem stabilen Nutzungsritual werden. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Mehrere Workshops über Wochen | 45-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthVerhaltenRetention | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |