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| Kriterium |  Product Discovery Assumption Mapping |  Growth A/B Testing |  UX Research Surveys |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 ein Thema in der Breite belastbar werden soll und viele Personen dieselbe Frage beantworten können, sammelt Surveys strukturierte Rückmeldungen in skalierbarer Form. Antworten werden damit vergleichbar und segmentierbar, statt nur anekdotisch vorzuliegen. | 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 | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45-60 min | 1-4 Wochen | 3-14 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 50+ | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Survey Results, Charts, Segment Insights | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tags1 gemeinsam | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | QuantitativResearchValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |