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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Hooked Model |  Growth Pirate Metrics AARRR |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. | Bei Produkten mit komplexen Nutzungswegen ist Gesamtwachstum allein zu grob, um Engpässe zu sehen. Pirate Metrics zerlegt die Beziehung zum Produkt in aufeinanderfolgende Phasen und zeigt, wo der Trichter tatsächlich leckt. | 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 | 1-5 Tage | Mehrere Workshops über Wochen | 1-2 h Setup, laufend | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 2-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tags1 gemeinsam | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | GrowthVerhaltenRetention | GrowthKennzahlenExperimente | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |