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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Delivery RAID Log |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Funnel Analysis |
|---|---|---|---|---|
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 Risiken, Annahmen und Abhängigkeiten über mehrere Streams verstreut sind, bündelt ein RAID Log die operative Lage an einem Ort. Offene Punkte bleiben dadurch sichtbar, statt in Statusgesprächen oder Mails zu zerfallen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30 min Setup, dann laufend | 1-5 Tage | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-3 Pflege, Briefing für alle | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatidentisch | Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | RisikoTrackingStakeholderGovernance | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | AnalyticsConversionGrowth |