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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Fake Door Test |  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 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 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 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 | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 1-6 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | MarketingGrowthExperimenteLernen | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |