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Kriterium
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Affinity Diagramming
UX Research
Affinity Diagramming
Papierillustration einer Assumption Map als ruhige Vier-Felder-Matrix mit Hypothesenkarten und Markierung der wichtigen, kaum belegten Annahmen.
Product Discovery
Assumption Mapping
Arbeitsfläche für A/B Testing: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Growth
A/B Testing
Zweckunterschiedlich
Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen.Wenn Research-Notizen, Feedback oder Beobachtungen unverbunden nebeneinanderliegen, ordnet Affinity Diagramming das Rohmaterial zu tragfähigen Themen. Aus vielen Einzelpunkten werden Muster, die Entscheidungen und Chancen klarer machen.Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten.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
HochNiedrigMittelHoch
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen45–90 min45-60 min1-4 Wochen
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten3-102-81-6
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshopWorkshop + AsyncAsync
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesTheme Clusters, Insight Statements, Opportunity AreasAssumption Map, Test Backlog, Risk RankingExperiment Result, Decision Log, Learning Summary
Tagskeine Überschneidung
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
SyntheseQualitativUrsachenanalyse
AnnahmenRisikoExperimenteValidierung
ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung
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