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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth Flywheel |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
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. | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-120 min | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 3-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | PrognoseFlowDelivery | GrowthRetentionConversion | SchätzungPrognoseFlow |