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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery MVP Test Matrix |
|---|---|---|---|---|
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 Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | Wenn mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Mehrere Workshops über Wochen | 1-5 Tage | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Test-Matrix, Test-Plan |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |