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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Smoke Test |  Facilitation Nominal Group Technique |  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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn laute Stimmen eine Runde dominieren könnten, schützt Nominal Group Technique die individuelle Denkzeit vor Gruppeneffekt. Sie sammelt Ideen erst getrennt und macht dann erst die gemeinsame Gewichtung möglich. | 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 | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 1-5 Tage | 60-120 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | Nutzertraffic | 5-12 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Ranked Ideas, Clarified Options, Group Priority | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | FacilitationPriorisierungAbstimmung (Voting)Inklusion | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |