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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Landing Page Test |  Product Discovery Fake Door Test |  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 ein Nutzenversprechen erst auf Resonanz geprüft werden soll, verdichtet sie die Idee auf eine fokussierte Einstiegsseite. Sie zeigt, ob Sprache und Angebot Interesse tragen. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | 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 | 1-5 Tage | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | Nutzertraffic | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Landing Page, Conversion Data, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungConversionMarketing | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |