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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Decision Making Decision Matrix |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Strategy ICE Scoring |
|---|---|---|---|---|
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 Optionen mit mehreren Kriterien kollidieren, wird Vergleich schnell subjektiv. Eine Decision Matrix macht die Abwägung sichtbar und bringt Gewichtung, Kriterien und Optionen in eine gemeinsame Logik. | 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. | Wenn Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 45-90 min | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Decision Matrix, Scoring Rationale, Selected Option | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | EntscheidungKriterienBewertung (Scoring)Zielkonflikte | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung |