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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen pro Iteration | 1-2 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-6 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tags1 gemeinsam | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | MarketingGrowthExperimenteLernen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |