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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Engineering Kanban |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Experiment 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. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | Ongoing | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-12 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | FlowVisuelles ManagementDelivery | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |