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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Assumption Mapping |  Facilitation Power Interest Grid |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn viele Stakeholder gleichzeitig Aufmerksamkeit verlangen, sortiert Power Interest Grid nach Einfluss und Betroffenheit. Es hilft, Engagement dort zu konzentrieren, wo Wirkung und Reibung am größten 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 45-60 min | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 2-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Power Interest Grid, Strategie pro Stakeholder | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | StakeholderFacilitationAbstimmungPlanung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |