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| Kriterium |  Operations Change Analysis |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einer Abweichung nach einer Veränderung isoliert die Methode den Einfluss des geänderten Zustands. Sie grenzt ein, welche Unterschiede relevant sind und welche nur Begleitrauschen darstellen. | 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 eine Idee zuerst an echter Betreuung scheitern oder wachsen kann, setzt sie auf Handarbeit statt Automatisierung. Sie zeigt, ob Nutzerwert auch unter manueller Ausführung trägt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-120 min | 1-4 Wochen | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-6 | 3-10 Kunden | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Change Matrix, Ursachenhypothesen, Validierungsfragen, Maßnahmenliste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | VeränderungUrsachenanalyseFehlersucheVergleich | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | MVPValidierungServiceDiscovery | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |