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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Facilitation Open Space Technology |  Growth A/B Testing |  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 ein komplexes Thema noch keine passende Agenda hat, gibt Open Space Technology den Beteiligten die Themenhoheit zurück. Das Format eignet sich für Fragen, die nur dann vorankommen, wenn echtes Interesse die Reihenfolge bestimmt. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | 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 | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 0.5-2 Tage | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 20-500+ | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Session Marketplace, Proceedings, Action Topics | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | FacilitationGroßgruppeAutonomie | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |