Methoden Seite an Seite ansehen.
Wähle bis zu vier Methoden. Ergänze sie über die Suche und teile den Vergleich über seinen Link.
| Kriterium |  Operations Change Analysis |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke 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 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45-120 min | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | Nutzertraffic | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Change Matrix, Ursachenhypothesen, Validierungsfragen, Maßnahmenliste | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | VeränderungUrsachenanalyseFehlersucheVergleich | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |