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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Engineering Fault Isolation |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 technischen Störungen vermischt sich oft das sichtbare Symptom mit der eigentlichen Ursache. Fault Isolation grenzt den Fehlerraum ein und reduziert schrittweise, welcher Teil des Systems wirklich betroffen ist. | 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 30-180 min | 30-60 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Fault Isolation Map, Test Log, Ausgeschlossene Hypothesen, Eingegrenzter Fehlerbereich | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | FehlersucheDiagnoseEngineering | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |