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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Innovation Lean Startup |  Product Discovery Fake Door Test |  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. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | Wenn mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 1-5 Tage | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Test-Matrix, Test-Plan |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | LeanStartupValidierungMVP | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |