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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Delivery RAID Log |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 30 min Setup, dann laufend | 30-60 min | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-3 Pflege, Briefing für alle | 1-5 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | RisikoTrackingStakeholderGovernance | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |