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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Growth North Star Metric |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Smoke 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. | Wenn Produktteams viele Kennzahlen verfolgen, verliert sich der Blick leicht auf das eigentliche Kundenergebnis. Eine North Star Metric bündelt Wachstum, Nutzung und Wertbeitrag in einem Signal, das die Richtung des Systems sichtbar macht. | 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 1-2 h | 1-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-8 | Nutzertraffic | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |