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| Kriterium |  Product Discovery Jobs to Be Done |  Growth Hooked Model |  Growth Funnel Analysis |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Wechselmotive und Fortschritt unklar sind, rekonstruiert sie die Lage aus echter Kundensituation. Sie zeigt, warum ein Wechsel passiert und welches Vorankommen gesucht wird. | 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 viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 Wochen | Mehrere Workshops über Wochen | 1-3 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-12 Interviews | 2-8 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Job Stories, Outcome Statements, Opportunity List | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | KundeOutcomesBedürfnisse | GrowthVerhaltenRetention | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |