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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Landing Page Test |  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 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 ein Nutzenversprechen erst auf Resonanz geprüft werden soll, verdichtet sie die Idee auf eine fokussierte Einstiegsseite. Sie zeigt, ob Sprache und Angebot Interesse tragen. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-3 h | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-5 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Landing Page, Conversion Data, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnalyticsConversionGrowth | ValidierungConversionMarketing | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |