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| Kriterium |  Product Discovery Working Backwards |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Zielzustand und Nutzen zuerst klar sein sollen, denkt sie vom gewünschten Ergebnis zurück in die Produktlogik. Sie schärft Vision, Einwände und Wertversprechen vor der Ausarbeitung. | 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 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. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 4-8 h, mehrere Iterationen | Mehrere Workshops über Wochen | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 2-8 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Future Press Release, FAQ, Vision Statement | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | VisionErzählungAbstimmung | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |