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| Kriterium |  Product Discovery Context Canvas |  Growth A/B Testing |  Operations Root Cause Analysis |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Umfeld aus Nutzern, Systemen und Rahmenbedingungen schwer greifbar ist, setzt sie den Kontext kompakt auf den Tisch. Sie schafft eine klare Lesart für Einfluss, Grenze und Abhängigkeit. | 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 Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 1-4 Wochen | 1-4 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-6 | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Context Canvas, Open Questions, Shared Context Notes | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | KontextFramingAnforderungenCanvas | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |