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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Growth Growth Experiment |  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 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 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 | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-2 Wochen | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | MarketingGrowthExperimenteLernen | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |