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| Kriterium |  Product Strategy Counter Metrics |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Hauptmetrik Nebenwirkungen verdecken könnte, ergänzt sie Schutzsignale gegen unerwünschte Effekte. Sie macht Risiko im Wachstum oder in der Steuerung früh sichtbar. | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | Niedrig | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | Mehrere Wochen | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 2-6 Researcher und Sample | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Counter-Metric-Liste, Guardrail-Definitionen | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | KennzahlenMessungStrategieExperimente | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |