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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Strategy DIBB |  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 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. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 30-60 min | 1-2 h | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-5 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Test-Matrix, Test-Plan |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |