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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth Hooked Model |  Growth Flywheel |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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. | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Mehrere Workshops über Wochen | 60-120 min | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthVerhaltenRetention | GrowthRetentionConversion | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |