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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Growth A/B Testing |  Operations PDCA Cycle |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 1-4 Wochen | 1 h bis mehrere Wochen | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 1-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |