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| Kriterium |  Decision Making Constraint Analysis |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Learning Card |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. | 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. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. | 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 | Niedrig | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | Mehrere Workshops über Wochen | 25-40 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-8 | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |