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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Operations ABC Analysis |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei vielen gleichartigen Objekten mit unterschiedlicher wirtschaftlicher Bedeutung priorisiert die Methode den Aufwand nach Wirkung. Sie trennt, was regelmäßig gesteuert werden muss, von dem, was nur selten Aufmerksamkeit braucht. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 30-60 min | 1-5 Tage | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-5 | Nutzertraffic | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | ABC Classification, Focus Rules, Control List | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | PriorisierungOperationsPortfolio | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |