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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Growth Funnel Analysis |  Decision Making Pre-Mortem |  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. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | In frühen Vorhaben mit vielen Unsicherheiten wird schnell zu optimistisch geplant. Ein Pre-mortem macht das erwartete Scheitern vorweg sichtbar und schärft den Blick für Ursachen, Lücken und Gegenmaßnahmen. | 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 | 20–45 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-5 | Kleine fachübergreifende Gruppe | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Risk List, Mitigation Plan, Assumption Log | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | AnalyticsConversionGrowth | RisikoEntscheidungScheiternPlanung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |