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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |  Delivery Cost of Delay |  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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 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 | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 90-180 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nutzertraffic | 3-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |