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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |  Operations Getting Things Done |  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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Bei vielen offenen Zusagen und Ideen im Alltag entsteht ein verlässliches Außenspeicher-System. Die Methode entlastet den Kopf, damit Priorität und Kontext nicht im Gedächtnis konkurrieren müssen. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-2 h Setup, laufend | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nutzertraffic | 1 | Nutzertraffic |
Formatidentisch | Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Action Lists, Project List, Review Routine | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ProduktivitätPlanungAufgabenUmsetzung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |