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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Growth A/B Testing |  Facilitation Dot Voting |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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 ein Workshop zu viele Optionen erzeugt und die Gruppe schnell verdichten muss, macht Dot Voting Präferenzen in kurzer Zeit sichtbar. Es bündelt Einzelstimmen zu einem belastbaren Signal für die nächste Auswahl. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-4 Wochen | 5-15 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 1-6 | 3-20 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ranked List, Consensus Signal, Shortlist | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |