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| Kriterium |  Operations After-Action Review |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |  Growth Growth Experiment |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. | 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. | 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 Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 20-45 min | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | Nutzertraffic | 1-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Lessons Learned, Action Items, Event Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Experiment Card, Result Summary, Next Bet |
Tagskeine Überschneidung | LernenOperationsVerbesserung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen |