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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Growth Growth Experiment |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 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 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-2 Wochen | 1-4 Wochen | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | MarketingGrowthExperimenteLernen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |