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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Strategy RICE Scoring |  Delivery Cost of Delay |  Product Discovery Smoke 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 Initiativen um dieselben Ressourcen konkurrieren, ordnet sie Reichweite, Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein gemeinsames Ranking. Sie macht Priorisierung wirtschaftlich anschlussfähig. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 60-90 min | 90-180 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-10 | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | RICE Scores, Ranked List, Assumption Log | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PriorisierungBewertung (Scoring)RoadmapZielkonflikte | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |