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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Architecture Architecture Decision Record |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment 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. | Ein ADR hält eine Architekturentscheidung mit Kontext, Abwägung und Konsequenz dauerhaft fest. Es schafft Anschlussfähigkeit für spätere Änderungen, weil der Entscheidungsweg nachvollziehbar bleibt. | 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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 15-45 min | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-3 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | ADR File, Decision Log, Rationale | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ArchitekturBegründungDokumentationGovernance | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |