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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Smoke Test |  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 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. | 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 | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-3 h | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-5 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | AnalyticsConversionGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |