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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Strategy ICE Scoring |  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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. | 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 60-90 min | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 3-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |