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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Facilitation Dot Voting |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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 ein Workshop zu viele Optionen erzeugt und die Gruppe schnell verdichten muss, macht Dot Voting Präferenzen in kurzer Zeit sichtbar. Es bündelt Einzelstimmen zu einem belastbaren Signal für die nächste Auswahl. | 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 5-15 min | 1-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-20 | Nutzertraffic | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Ranked List, Consensus Signal, Shortlist | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |