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| Kriterium |  Product Discovery Assumption Mapping |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-60 min | 1-2 Wochen | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tags1 gemeinsam | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |