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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |  Facilitation Stakeholder Salience Model |  Facilitation Power Interest Grid |
|---|---|---|---|---|
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 Stakeholder sehr unterschiedlich wichtig erscheinen, bewertet das Stakeholder Salience Model ihre tatsächliche Priorität über Macht, Legitimität und Dringlichkeit. Es macht sichtbar, wer Aufmerksamkeit sofort, wer später und wer nur situativ braucht. | Wenn viele Stakeholder gleichzeitig Aufmerksamkeit verlangen, sortiert Power Interest Grid nach Einfluss und Betroffenheit. Es hilft, Engagement dort zu konzentrieren, wo Wirkung und Reibung am größten sind. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 60-90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nutzertraffic | 3-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse | Power Interest Grid, Strategie pro Stakeholder |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance | StakeholderFacilitationAbstimmungPlanung |