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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door Test |  Decision Making Force Field Analysis |  Product Discovery Smoke 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. | 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. | Bei Veränderungsvorhaben sitzen fördernde und bremsende Kräfte gleichzeitig am Tisch. Force Field Analysis macht diese Spannungen explizit und zeigt, wo Veränderung durch Verstärkung oder Entlastung anschiebt. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 45-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nutzertraffic | 3-12 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Force Field Map, Change Levers, Risk Notes | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | VeränderungEntscheidungStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |