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| Kriterium |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |  Agile Example Mapping |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | 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 eine Story fachliche Regeln und Ausnahmen trägt, bringt sie Klarheit vor der Umsetzung. Sie macht Beispiele, offene Fragen und Abgrenzungen so sichtbar, dass die Logik gemeinsam tragfähig wird. | 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 | Mittel | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 30-60 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-6 | 3-7 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |