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Kriterium
Arbeitsfläche für A/B Testing: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Growth
A/B Testing
Ein hypothetisches Scheitern macht konkrete Risiken, Frühwarnsignale und passende Maßnahmen sichtbar.
Decision Making
Pre-Mortem
Papierillustration zu Fake Door Test
Product Discovery
Fake Door Test
Papierillustration einer Assumption Map als ruhige Vier-Felder-Matrix mit Hypothesenkarten und Markierung der wichtigen, kaum belegten Annahmen.
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 frühen Vorhaben mit vielen Unsicherheiten wird schnell zu optimistisch geplant. Ein Pre-mortem macht das erwartete Scheitern vorweg sichtbar und schärft den Blick für Ursachen, Lücken und Gegenmaßnahmen.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.Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten.
Komplexitätunterschiedlich
HochNiedrigMittelMittel
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen20–45 min1-5 Tage45-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-6Kleine fachübergreifende GruppeNutzertraffic2-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshopAsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Experiment Result, Decision Log, Learning SummaryRisk List, Mitigation Plan, Assumption LogClick Data, Interest Signal, Learning DecisionAssumption Map, Test Backlog, Risk Ranking
Tagskeine Überschneidung
ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung
RisikoEntscheidungScheiternPlanung
ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery
AnnahmenRisikoExperimenteValidierung
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