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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |  Operations Ivy Lee Method |  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 einem unruhigen Arbeitstag mit zu vielen offenen Punkten schafft die Methode radikale Einfachheit. Sie lenkt die Aufmerksamkeit auf eine kurze Reihenfolge statt auf ein breites, zugleich offenes Feld. | 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 | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 5-10 min täglich | 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 | Daily Priority List, Completion Notes | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | PriorisierungProduktivitätUmsetzung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |