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Kriterium
Arbeitsfläche für Funnel Analysis: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Growth
Funnel Analysis
Papierillustration von DIBB mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
DIBB
Arbeitsfläche für A/B Testing: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Growth
A/B Testing
Papierillustration einer Assumption Map als ruhige Vier-Felder-Matrix mit Hypothesenkarten und Markierung der wichtigen, kaum belegten Annahmen.
Product Discovery
Assumption Mapping
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 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.Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten.
Komplexitätunterschiedlich
MittelNiedrigHochMittel
Zeitunterschiedlich
1-3 h1-2 h1-4 Wochen45-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-52-81-62-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncAsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization HypothesesDIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, LernreportExperiment Result, Decision Log, Learning SummaryAssumption Map, Test Backlog, Risk Ranking
Tagskeine Überschneidung
AnalyticsConversionGrowth
StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese
ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung
AnnahmenRisikoExperimenteValidierung
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