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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Fake Door 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Mehrere Workshops über Wochen | 1-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |