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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Growth A/B Testing |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |