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| Kriterium |  Product Strategy Impact Mapping |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Hooked Model |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Ziel mit mehreren möglichen Wegen verknüpft werden muss, zeigt sie Wirkungsketten statt Featurelisten. Sie verbindet Business Goal, Verhaltensänderung und Maßnahmen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 1-5 Tage | Mehrere Workshops über Wochen | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | Nutzertraffic | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Impact Map, Outcome Hypotheses, Delivery Options | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesStrategieVerhaltenPlanung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |