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Kriterium
Arbeitsfläche für A/B Testing: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Growth
A/B Testing
Papierillustration von Three Horizons mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Business Strategy
Three Horizons
Papierillustration von DIBB mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
DIBB
Papierillustration für Experiment Canvas mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
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.Three Horizons ordnet heutiges Geschäft, nächste Wachstumsfelder und spätere Optionen in ein gemeinsames Entwicklungsbild. Gegenwart und Zukunft werden dadurch gleichzeitig steuerbar.Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird.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
HochMittelNiedrigNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-4 WochenHalbtags-Workshop, dann iterativ1-2 h30-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-63-122-81-5
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshopWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Experiment Result, Decision Log, Learning SummaryHorizon-Map, Portfolio-Sicht, Initiativen je Horizont, RessourcenplanDIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, LernreportAusgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik
Tagskeine Überschneidung
ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung
StrategieInnovationPortfolioWeitsicht
StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese
ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese
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