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| Kriterium |  Product Strategy RICE Scoring |  Growth Hooked Model |  Growth A/B Testing |  Product Strategy ICE Scoring |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Initiativen um dieselben Ressourcen konkurrieren, ordnet sie Reichweite, Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein gemeinsames Ranking. Sie macht Priorisierung wirtschaftlich anschlussfähig. | 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. | Wenn Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | Mehrere Workshops über Wochen | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-10 | 2-8 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | RICE Scores, Ranked List, Assumption Log | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungBewertung (Scoring)RoadmapZielkonflikte | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung |