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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Strategy Counter Metrics |  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 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. | Wenn eine Hauptmetrik Nebenwirkungen verdecken könnte, ergänzt sie Schutzsignale gegen unerwünschte Effekte. Sie macht Risiko im Wachstum oder in der Steuerung früh sichtbar. | 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 | Hoch | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 30-60 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nutzertraffic | 2-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Counter-Metric-Liste, Guardrail-Definitionen | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tags1 gemeinsam | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | KennzahlenMessungStrategieExperimente | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |