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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Decision Making Pre-Mortem |  Growth A/B Testing |  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. | In frühen Vorhaben mit vielen Unsicherheiten wird schnell zu optimistisch geplant. Ein Pre-mortem macht das erwartete Scheitern vorweg sichtbar und schärft den Blick für Ursachen, Lücken und Gegenmaßnahmen. | 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 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 | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 20–45 min | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | Kleine fachübergreifende Gruppe | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Risk List, Mitigation Plan, Assumption Log | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | RisikoEntscheidungScheiternPlanung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |