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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Operations Root Cause Tree Analysis |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei einem Problem mit mehreren vermuteten Ursachen bildet die Methode eine kausale Struktur statt einer bloßen Liste. Sie macht sichtbar, wie Ursachen zusammenhängen und wo die stärksten Ansatzpunkte liegen. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 1-3 h | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-8 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |