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# Session Brief: Hooked Model

## Ziel
Artefakt: Hooked Loop

## Arbeitsfrage
Welcher Hooked-Loop verbindet Trigger, Action, Variable Reward und Investment so, dass Nutzergewohnheiten entstehen, die ihnen wirklich helfen und keine Manipulation erzeugen?

## Kontext
JTBD und Nutzersegmente; North Star Metric; aktuelle Engagement-Daten (DAU/MAU, Retention-Kurven, Frequenz); Hooked-Theorie-Briefing fürs Team; bekannte Manipulationsrisiken in der Domäne.

## Setup
- Format: Methoden-Session
- Dauer: Mehrere Workshops über Wochen plus iterative Loops
- Modus: Workshop oder async
- Teilnehmende: Ein Product Lead oder Growth Lead als Owner; Designer für Reward- und Action-Mechaniken; Engineer für Trigger und Investment; ein Ethik-Reviewer (intern oder extern); optional Behavioral Designer.
- Owner: Ein Product Lead oder Growth Lead als Owner
- Beteiligungsmodus: Teamrunde, gemeinsames Arbeiten und Alignment
- Ergebnislogik: Artefakt fertigstellen

## Beteiligungslogik
Nutze die Session für gemeinsames Verständnis. Beiträge werden sichtbar gesammelt, Annahmen werden abgeglichen und offene Unterschiede bleiben im Artefakt nachvollziehbar.

## Ergebnislogik
Die Session arbeitet direkt auf Hooked Loop hin. Das Artefakt soll nach der Session teilbar, reviewbar oder weiterverwendbar sein.

## Input
Hooked-Canvas mit vier Feldern (Trigger, Action, Variable Reward, Investment); Analytics-Setup für Engagement-Metriken; User-Research-Auszüge (Quotes, Verhaltensdaten); Ethik-Check-Liste (z. B. Nirs Manipulation Matrix); Tracking-Tool für Loop-Iterationen.

## Vorbereitung
Canvas an Wand oder im Board. Manipulation Matrix als Pflicht-Sektion. Engagement-Metriken sichtbar. Definition Done für Loop-Design: nicht nur Mechanik, auch Ethik-Check signiert.

## Agenda
1. Phase 1: Trigger identifizieren (60-90 min)
   Owner: Facilitator
   Aktion: Externe Trigger (Notification, Email, Werbung, Empfehlung) und interne Trigger (Emotion wie Langeweile, Sorge, Neugier) für Zielsegment auflisten. Pro Trigger Häufigkeit und Stärke schätzen. Top 3 externe und 2 interne markieren. Hinweis: Wer nur externe Trigger plant, baut Push-Apps. Habit entsteht durch internen Trigger. Ohne mindestens einen plausiblen internen Trigger ist der Loop fragil. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Hooked Loop

2. Phase 2: Action minimieren (60-90 min)
   Owner: Facilitator
   Aktion: Action so reduzieren, dass sie mit minimaler Reibung erfolgt (Fogg-Modell: Motivation × Ability × Trigger). Friktionspunkte auflisten. Pro Friktion: kann sie weg, automatisiert, schneller gemacht werden? Hinweis: Friktion wegnehmen heißt nicht, jeden Click sparen. Manche Friktion schützt vor Fehlern. Friktion vor wertvollen Aktionen (Zahlung, Löschen) bleibt. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Trigger-Map

3. Phase 3: Variable Reward (60-90 min)
   Owner: Facilitator
   Aktion: Drei Reward-Typen prüfen: Tribe (soziale Anerkennung), Hunt (Information, Material), Self (Kompetenzgefühl). Pro Aktion einen oder zwei Reward-Typen designen. Variabilität sicherstellen (nicht jeder Click gleicher Reward). Hinweis: Variabilität ist der Hebel. Konstanter Reward wird langweilig. Aber Variabilität allein kann süchtig machen. Pro Reward die Frage: ist das Variable Element für Nutzer oder gegen sie? Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Reward-Design

4. Phase 4: Investment (45-60 min)
   Owner: Facilitator
   Aktion: Investment-Punkte designen: User hinterlässt Daten, Inhalte, soziale Verbindungen, Konfiguration. Pro Investment: erhöht es Trigger für nächste Iteration? Reichert es Reward an? Hinweis: Investment ohne Bezug zu späteren Triggern oder Rewards ist nutzloser Sammelzwang. Loop schließt sich, wenn Investment den nächsten Trigger heißer macht. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Ethik-Check

5. Phase 5: Ethik-Check (Manipulation Matrix) (60-90 min)
   Owner: Facilitator
   Aktion: Pro Loop-Element zwei Fragen: (1) Würde der Designer dieses Loop selbst nutzen? (2) Hilft es dem Nutzer wirklich? Vier Quadranten: Facilitator, Peddler, Entertainer, Dealer. Dealer-Mechaniken streichen. Hinweis: Wer den Check skippt, baut früher oder später Dark Patterns. Mindestens einen externen Ethik-Reviewer einbinden. Streichungen schriftlich begründen. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Hooked Loop

6. Phase 6: Loop testen und messen (Mehrere Wochen Live-Test)
   Owner: Owner
   Aktion: Loop in MVP-Form bauen. Engagement-Metriken (Frequenz, Wiederkehrrate, Tageszeit-Verteilung) plus Wert-Metriken (Aufgaben gelöst, JTBD-Outcome) messen. Wenn Engagement steigt aber Wert nicht, Loop überdenken. Hinweis: Engagement ohne Wert ist Warnzeichen. Wenn DAU steigt, aber NPS oder JTBD-Erfolg gleichbleiben, ist Loop manipulativ. Stop und Redesign. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Trigger-Map

7. Artefakt veröffentlichen (10 min)
   Owner: Owner
   Aktion: Artefakt auf Vollständigkeit prüfen, Ablageort festlegen, Version oder Status setzen und Review-Empfänger benennen.
   Output: Hooked Loop

## Abschluss
- Ergebnisartefakt aktualisieren: Hooked Loop
- Ablageort, Version und Review-Empfänger festlegen.
- Owner, nächster Schritt und Reviewtermin festlegen.

# Hooked Loop: Hooked Model

## Arbeitsfrage
Welcher Hooked-Loop verbindet Trigger, Action, Variable Reward und Investment so, dass Nutzergewohnheiten entstehen, die ihnen wirklich helfen und keine Manipulation erzeugen?

## Kontext
JTBD und Nutzersegmente; North Star Metric; aktuelle Engagement-Daten (DAU/MAU, Retention-Kurven, Frequenz); Hooked-Theorie-Briefing fürs Team; bekannte Manipulationsrisiken in der Domäne.

## Beteiligte
- Owner: Ein Product Lead oder Growth Lead als Owner
- Teilnehmende: Ein Product Lead oder Growth Lead als Owner; Designer für Reward- und Action-Mechaniken; Engineer für Trigger und Investment; ein Ethik-Reviewer (intern oder extern); optional Behavioral Designer.

## Input
Hooked-Canvas mit vier Feldern (Trigger, Action, Variable Reward, Investment); Analytics-Setup für Engagement-Metriken; User-Research-Auszüge (Quotes, Verhaltensdaten); Ethik-Check-Liste (z. B. Nirs Manipulation Matrix); Tracking-Tool für Loop-Iterationen.

## Vorlage
# Hooked Model Canvas

## Kontext

Wofür wird die Methode eingesetzt?

## Kernfrage

Welche Frage soll am Ende beantwortet sein?

## Input

Welche Daten, Beobachtungen oder Materialien liegen vor?

## Arbeitsfläche

- Bereich 1:
- Bereich 2:
- Bereich 3:
- Beziehungen / Muster:

## Ergebnisartefakte
- Hooked Loop:
- Trigger-Map:
- Reward-Design:
- Ethik-Check:

## Offene Fragen

- ...

## Nächster Schritt

Owner, Datum, Erfolgssignal.

## Fertigstellungscheck
- Hooked Loop ist vollständig genug für Review:
- Ablageort:
- Version / Status:
- Review durch:
- Nächster Schritt:

## Nächster Schritt
- Ergebnis prüfen
- offene Fragen markieren
- Review oder Entscheidung terminieren