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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Delivery RAID Log |  Product Discovery Assumption Mapping |  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 Risiken, Annahmen und Abhängigkeiten über mehrere Streams verstreut sind, bündelt ein RAID Log die operative Lage an einem Ort. Offene Punkte bleiben dadurch sichtbar, statt in Statusgesprächen oder Mails zu zerfallen. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 30 min Setup, dann laufend | 45-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-3 Pflege, Briefing für alle | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | RisikoTrackingStakeholderGovernance | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |