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| Kriterium |  Decision Making Radar |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Fähigkeiten, Reifegrade oder Marktpositionen entlang mehrerer Dimensionen verglichen werden sollen, geht Übersicht leicht verloren. Radar bringt unterschiedliche Ausprägungen in ein gemeinsames Bild und zeigt Muster schneller als Tabellen. | 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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | Mehrere Workshops über Wochen | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-10 | 2-8 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Radar Map, Capability Scores, Action Areas | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | BewertungPortfolioFähigkeit | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |