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| Kriterium |  Engineering Failure Scenario Analysis |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | In kritischen Prozessen reicht es nicht, nur den Normalfall zu planen. Failure Scenario Analysis betrachtet den Weg ins Scheitern und zeigt, welche Ausfälle, Ketten und Kontrolllücken am meisten Schaden erzeugen. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-5 Tage | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | Nutzertraffic | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Failure Scenarios, Risk Notes, Control Gaps, Test and Response Actions | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ScheiternResilienzRisiko | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |