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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Growth A/B Testing |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery MVP Test Matrix |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | 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 viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | Wenn mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-4 Wochen | 1-3 h | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | 1-5 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Test-Matrix, Test-Plan |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |