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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Growth A/B Testing |  Product Discovery MVP Test Matrix |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-4 Wochen | 45-75 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Test-Matrix, Test-Plan | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |