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| Kriterium | ![]() Growth Hooked Model | ![]() Product Discovery Riskiest Assumption Test | ![]() Product Discovery Assumption Mapping | ![]() 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 Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 1-2 Wochen pro Iteration | 45-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-6 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |



