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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Growth A/B Testing |  Product Discovery MVP Test 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 Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | 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 mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 1-2 h Setup, laufend | 1-4 Wochen | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-6 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Test-Matrix, Test-Plan |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |