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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Decision Making Risk Matrix |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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. | In Projekten mit vielen möglichen Störungen fehlt schnell die Orientierung, welche Risiken zuerst Aufmerksamkeit verdienen. Eine Risk Matrix ordnet Wahrscheinlichkeit und Auswirkung so, dass Priorität aus Schaden und Eintrittskraft gemeinsam entsteht. | 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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 30-60 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-10 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Risikomatrix, Top-Risiko-Liste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | RisikoEntscheidungPriorisierungBewertung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |