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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Opportunity Scoring |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 Chancen nach ihren Effekten geordnet werden müssen, macht sie Wichtigkeit und Zufriedenheit direkt vergleichbar. Sie hilft, unterversorgte Bedürfnisse vor andere Ideen zu ziehen. | 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 60-120 min | Mehrere Workshops über Wochen | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-6 | 2-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Opportunity-Score-Tabelle, Top-Outcomes | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | PriorisierungDiscoveryOutcomesBedürfnisse | GrowthVerhaltenRetention | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |