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| Kriterium |  Delivery RAID Log |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Risiken, Annahmen und Abhängigkeiten über mehrere Streams verstreut sind, bündelt ein RAID Log die operative Lage an einem Ort. Offene Punkte bleiben dadurch sichtbar, statt in Statusgesprächen oder Mails zu zerfallen. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30 min Setup, dann laufend | Mehrere Workshops über Wochen | 30-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-3 Pflege, Briefing für alle | 2-8 | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | RisikoTrackingStakeholderGovernance | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |