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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery MVP Test Matrix |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | 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 mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | Mehrere Workshops über Wochen | 1-5 Tage | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Test-Matrix, Test-Plan |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |