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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Operations ALPEN Method |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei einem übervollen Tag mit zu vielen Aufgaben entsteht ein realistisches Tagesbild. Die Methode verbindet Schätzen, Entscheiden und Pufferdenken, damit Planung zur verfügbaren Energie und Zeit passt. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 10-20 min täglich | 1-3 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1 | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatidentisch | Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Daily Plan, Time Estimates, Review Notes | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PlanungZeitmanagementProduktivitätOperations | AnalyticsConversionGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |