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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  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 Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 | 60-90 min | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Test-Matrix, Test-Plan |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |