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| Kriterium |  Delivery Cost of Delay |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 | Hoch | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 90-180 min | 1-5 Tage | 60-90 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | Nutzertraffic | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |