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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | Mehrere Workshops über Wochen | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 2-8 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tags1 gemeinsam | AnalyticsConversionGrowth | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |