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| Kriterium | ![]() Growth Hooked Model | ![]() Decision Making Pre-Mortem | ![]() Product Discovery Smoke Test | ![]() Product Discovery Fake Door 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. | In frühen Vorhaben mit vielen Unsicherheiten wird schnell zu optimistisch geplant. Ein Pre-mortem macht das erwartete Scheitern vorweg sichtbar und schärft den Blick für Ursachen, Lücken und Gegenmaßnahmen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 20–45 min | 1-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | Kleine fachübergreifende Gruppe | Nutzertraffic | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Risk List, Mitigation Plan, Assumption Log | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | RisikoEntscheidungScheiternPlanung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |



