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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Assumption Mapping |  Decision Making Pre-Mortem |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | In frühen Vorhaben mit vielen Unsicherheiten wird schnell zu optimistisch geplant. Ein Pre-mortem macht das erwartete Scheitern vorweg sichtbar und schärft den Blick für Ursachen, Lücken und Gegenmaßnahmen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 45-60 min | 20–45 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-8 | Kleine fachübergreifende Gruppe | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Risk List, Mitigation Plan, Assumption Log | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | RisikoEntscheidungScheiternPlanung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |