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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Operations Change Analysis |  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 einer Abweichung nach einer Veränderung isoliert die Methode den Einfluss des geänderten Zustands. Sie grenzt ein, welche Unterschiede relevant sind und welche nur Begleitrauschen darstellen. | 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 | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 45-120 min | 1-3 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-6 | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Change Matrix, Ursachenhypothesen, Validierungsfragen, Maßnahmenliste | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | VeränderungUrsachenanalyseFehlersucheVergleich | AnalyticsConversionGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |