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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth Funnel Analysis |  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 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 Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-60 min | 1-3 h | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-5 | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | AnalyticsConversionGrowth | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |