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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Pretotyping |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 eine Marktbehauptung noch zu teuer für einen Bauversuch ist, prüft sie mit der kleinsten passenden Vorstufe. Sie macht echtes Interesse sichtbar, bevor große Investitionen beginnen. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 1-5 Tage | Stunden bis wenige Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | Nutzertraffic | 1-4 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Pretotyping Skizze, Test-Setup, Conversion-Daten, Go- oder No-Go-Entscheidung | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ValidierungNachfrageMVP | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |