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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Strategy RICE Scoring |  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 Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn viele Initiativen um dieselben Ressourcen konkurrieren, ordnet sie Reichweite, Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein gemeinsames Ranking. Sie macht Priorisierung wirtschaftlich anschlussfähig. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 60-90 min | 60-90 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-8 | 2-10 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | RICE Scores, Ranked List, Assumption Log | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | PriorisierungBewertung (Scoring)RoadmapZielkonflikte | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |