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| Kriterium | ![]() Innovation Design Thinking | ![]() Product Discovery Pretotyping | ![]() Product Discovery Smoke Test | ![]() Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei komplexen Nutzerproblemen mit unsicherer Ursache verbindet die Methode Beobachtung, Deutung und Experiment zu einem Lernzyklus. Sie hält den Fokus auf reale Bedürfnisse und vermeidet vorschnelle Lösungssprache. Dadurch entstehen robuste Entscheidungen für Produkt und Service. | Wenn eine Marktbehauptung noch zu teuer für einen Bauversuch ist, prüft sie mit der kleinsten passenden Vorstufe. Sie macht echtes Interesse sichtbar, bevor große Investitionen beginnen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | Niedrig | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1 Tag bis mehrere Wochen | Stunden bis wenige Tage | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-4 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Pretotyping Skizze, Test-Setup, Conversion-Daten, Go- oder No-Go-Entscheidung | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | InnovationPrototypResearch | ValidierungNachfrageMVP | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |



