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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Flywheel |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Mehrere Workshops über Wochen | 1-5 Tage | 60-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog |
Tags1 gemeinsam | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | GrowthRetentionConversion |