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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Engineering Failure Scenario Analysis |  Product Discovery Experiment Canvas |  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. | In kritischen Prozessen reicht es nicht, nur den Normalfall zu planen. Failure Scenario Analysis betrachtet den Weg ins Scheitern und zeigt, welche Ausfälle, Ketten und Kontrolllücken am meisten Schaden erzeugen. | 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. | 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 | 1-3 h | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-8 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Failure Scenarios, Risk Notes, Control Gaps, Test and Response Actions | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ScheiternResilienzRisiko | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |