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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Growth Funnel Analysis |  Decision Making Delphi Method |  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 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 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 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 | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-3 h | 1-4 Wochen | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-5 | 6-30 Experten | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | AnalyticsConversionGrowth | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |