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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Decision Making Pareto Analysis |  Product Strategy ICE Scoring |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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. | In vielen Problemlagen verteilt sich Wirkung ungleich über viele Ursachen. Eine Pareto Analysis trennt die wenigen Treiber mit hoher Hebelwirkung von der langen Restmenge und richtet den Fokus auf das, was messbar bewegt. | 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-60 min | 30-60 min | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Pareto Chart, Top Causes, Focus List | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PriorisierungQualitätFokusUrsachenanalyse | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |