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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Decision Making Decision Tree |  Product Discovery Smoke Test |  Decision Making Constraint Analysis |
|---|---|---|---|---|
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 Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-90 min | 1-5 Tage | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen |