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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | Mehrere Workshops über Wochen | 1-2 Wochen pro Iteration | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 2-8 | 2-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |