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| Kriterium | ![]() Growth Hooked Model | ![]() Knowledge Modeling Event Modeling | ![]() 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. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 2-6 h | 1-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-8 | Nutzertraffic | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |



