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| Kriterium |  Product Discovery Concierge MVP |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Idee zuerst an echter Betreuung scheitern oder wachsen kann, setzt sie auf Handarbeit statt Automatisierung. Sie zeigt, ob Nutzerwert auch unter manueller Ausführung trägt. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Mehrere Workshops über Wochen | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 Kunden | 2-8 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | MVPValidierungServiceDiscovery | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |