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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Innovation Lean Startup |  Product Discovery Fake Door 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 eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen pro Iteration | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-6 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tags1 gemeinsam | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | LeanStartupValidierungMVP | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |