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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Pretotyping |  Growth A/B Testing |  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. | Wenn eine Marktbehauptung noch zu teuer für einen Bauversuch ist, prüft sie mit der kleinsten passenden Vorstufe. Sie macht echtes Interesse sichtbar, bevor große Investitionen beginnen. | 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 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 | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | Stunden bis wenige Tage | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-4 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Pretotyping Skizze, Test-Setup, Conversion-Daten, Go- oder No-Go-Entscheidung | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungNachfrageMVP | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |