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| Kriterium |  Product Discovery Working Backwards |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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 nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 4-8 h, mehrere Iterationen | Mehrere Workshops über Wochen | 1-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 2-8 | Nutzertraffic | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Future Press Release, FAQ, Vision Statement | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | VisionErzählungAbstimmung | GrowthVerhaltenRetention | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |