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| Kriterium |  Product Discovery Pretotyping |  Growth Funnel Analysis |  Growth Hooked Model |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Stunden bis wenige Tage | 1-3 h | Mehrere Workshops über Wochen | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-5 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Pretotyping Skizze, Test-Setup, Conversion-Daten, Go- oder No-Go-Entscheidung | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungNachfrageMVP | AnalyticsConversionGrowth | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |