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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Growth Flywheel |  Growth Hooked Model |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. | 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 | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 60-120 min | Mehrere Workshops über Wochen | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 3-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | GrowthRetentionConversion | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |