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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Growth Growth Experiment |  Decision Making Constraint Analysis |  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 Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | Wenn ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. | 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 | 1-2 Wochen | 30-90 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | MarketingGrowthExperimenteLernen | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |