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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth Hooked Model |  Growth Flywheel |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. | 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. | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | Mehrere Workshops über Wochen | 60-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 1-8 | 2-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | PrognoseFlowDelivery | GrowthVerhaltenRetention | GrowthRetentionConversion |