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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Learning Card |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 25-40 min | 1-2 Wochen pro Iteration | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-5 | 2-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |