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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Fake Door 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 60-90 min | 1-2 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tags1 gemeinsam | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | MarketingGrowthExperimenteLernen | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |