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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Growth Funnel Analysis |  Product Strategy ICE Scoring |  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 Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. | 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-3 h | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-5 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | AnalyticsConversionGrowth | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |