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Kriterium
Arbeitsfläche für A/B Testing: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Growth
A/B Testing
Papierillustration von DIBB mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
DIBB
Papierillustration einer Test Card mit vier Feldern für Hypothese, Test, Metrik und Erfolgsschwelle.
Product Discovery
Test Card
Papierillustration für Experiment Canvas mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Experiment Canvas
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 eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird.Die Test Card macht eine kritische Annahme prüfbar und legt vorab fest, welches Ergebnis als Erfolg zählt.Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll.
Komplexitätunterschiedlich
HochNiedrigNiedrigNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen1-2 h20-35 min30-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-62-81-51-5
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Experiment Result, Decision Log, Learning SummaryDIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, LernreportTest Card mit vorab gesetzter SchwelleAusgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik
Tagskeine Überschneidung
ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung
StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese
ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese
ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese
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