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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | 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 | Mittel | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 6-30 Experten | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |