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| Kriterium |  Innovation Design Sprint |  Growth A/B Testing |  Decision Making Decision Tree |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei unklarer Produktfrage und hohem Zeitdruck bringt die Methode ein Team von der offenen Idee zu einer prüfbaren Lösung. Sie verbindet Problemverständnis, Entscheidung und Lernen in einem kompakten Format. So sinkt das Risiko, viel Energie auf eine bloße Vermutung zu setzen. | 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. | 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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 4-5 Tage | 1-4 Wochen | 30-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-8 | 1-6 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Prototype, Test Findings, Decision Rationale | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | Design SprintPrototypValidierungInnovation | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |