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| Kriterium | ![]() Decision Making Delphi Method | ![]() Product Discovery Smoke Test | ![]() Product Strategy DIBB | ![]() Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-2 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | Nutzertraffic | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |



