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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Operations After-Action Review |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 20-45 min | 1-5 Tage | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-12 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Lessons Learned, Action Items, Event Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | LernenOperationsVerbesserung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |