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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Riskiest Assumption 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 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 eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 1-5 Tage | 1-2 Wochen pro Iteration |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | Nutzertraffic | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
