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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Delivery Cost of Delay |  Product Discovery Smoke Test |  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. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | 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 | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 90-180 min | 1-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | Nutzertraffic | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |