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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Decision Making Constraint Analysis |  Product Strategy DIBB |  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 ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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 | 30-90 min | 1-2 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 2-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |