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| Kriterium |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth Funnel Analysis |  Growth Growth Experiment |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-3 h | 1-2 Wochen | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-5 | 1-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | AnalyticsConversionGrowth | MarketingGrowthExperimenteLernen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |