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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Decision Making Delphi Method |  Agile Affinity Estimation |  Product Discovery Smoke 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 Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-4 Wochen | 30-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 6-30 Experten | 3-12 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | SchätzungBacklogRelative Schätzung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |