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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Growth A/B Testing |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Smoke 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 viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-4 Wochen | 1-3 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnalyticsConversionGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |