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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Facilitation Dot Voting |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Hypothesis Prioritization 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 ein Workshop zu viele Optionen erzeugt und die Gruppe schnell verdichten muss, macht Dot Voting Präferenzen in kurzer Zeit sichtbar. Es bündelt Einzelstimmen zu einem belastbaren Signal für die nächste Auswahl. | 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. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 5-15 min | 30-60 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-20 | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ranked List, Consensus Signal, Shortlist | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |