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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Innovation Design Thinking |  Innovation Design Sprint |  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 komplexen Nutzerproblemen mit unsicherer Ursache verbindet die Methode Beobachtung, Deutung und Experiment zu einem Lernzyklus. Sie hält den Fokus auf reale Bedürfnisse und vermeidet vorschnelle Lösungssprache. Dadurch entstehen robuste Entscheidungen für Produkt und Service. | Bei unklarer Produktfrage und hohem Zeitdruck bringt die Methode ein Team von der offenen Idee zu einer prüfbaren Lösung. Sie verbindet Problemverständnis, Entscheidung und Lernen in einem kompakten Format. So sinkt das Risiko, viel Energie auf eine bloße Vermutung zu setzen. | 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 | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1 Tag bis mehrere Wochen | 4-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 4-10 | 5-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Prototype, Test Findings, Decision Rationale | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | InnovationPrototypResearch | Design SprintPrototypValidierungInnovation | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |