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| Kriterium |  Innovation Lean Startup |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | 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 Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Wochen bis Monate je Lernzyklus | Mehrere Workshops über Wochen | 60-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-8 | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | LeanStartupValidierungMVP | GrowthVerhaltenRetention | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |