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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Strategy ICE Scoring |  Product Discovery Smoke Test |  Decision Making Decision Matrix |
|---|---|---|---|---|
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 Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn mehrere Optionen mit mehreren Kriterien kollidieren, wird Vergleich schnell subjektiv. Eine Decision Matrix macht die Abwägung sichtbar und bringt Gewichtung, Kriterien und Optionen in eine gemeinsame Logik. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-60 min | 1-5 Tage | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Decision Matrix, Scoring Rationale, Selected Option |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | EntscheidungKriterienBewertung (Scoring)Zielkonflikte |