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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy DIBB |  Business Strategy Ansoff Matrix |
|---|---|---|---|---|
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 Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Die Ansoff Matrix ordnet Wachstumsoptionen nach Markt- und Produktbezug. Sie hilft, Expansion, Diversifikation und Anpassung sauber gegeneinander abzuwägen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 2-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Ansoff Matrix, Growth Options, Risk Notes |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | PrognoseFlowDelivery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | GrowthStrategieMarktPortfolio |