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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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. | 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 eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-2 Wochen pro Iteration |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | Nutzertraffic | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen |