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| Kriterium | ![]() Decision Making Delphi Method | ![]() Growth Hooked Model | ![]() Product Discovery Riskiest Assumption Test | ![]() Product Strategy DIBB |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | 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 eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Mehrere Workshops über Wochen | 1-2 Wochen pro Iteration | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 2-8 | 2-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |



