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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Strategy DIBB |  Product Strategy ICE Scoring |
|---|---|---|---|---|
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 Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 60-90 min | 1-2 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-8 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung |