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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Operations Causal Factor Analysis |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Learning Card |
|---|---|---|---|---|
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 einem Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen. | 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. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 2-6 h | 1-5 Tage | 25-40 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-10 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen |