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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Systems Thinking Leverage Points |  Product Discovery Experiment Canvas |  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. | Leverage Points zeigen, an welchen Stellen Eingriffe im System überproportional wirken. Die Methode unterstützt Teams dabei, Energie nicht in Symptome zu stecken, sondern an wirksame Hebel zu gehen. | 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. | 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 | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | Half day | 30-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-12 | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | SystemdenkenVeränderungStrategie | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |