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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Growth A/B Testing |  Facilitation Nominal Group Technique |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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. | Wenn laute Stimmen eine Runde dominieren könnten, schützt Nominal Group Technique die individuelle Denkzeit vor Gruppeneffekt. Sie sammelt Ideen erst getrennt und macht dann erst die gemeinsame Gewichtung möglich. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 1-4 Wochen | 60-120 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 5-12 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ranked Ideas, Clarified Options, Group Priority | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | FacilitationPriorisierungAbstimmung (Voting)Inklusion | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |