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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Riskiest Assumption 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 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 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 eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-2 h | 1-5 Tage | 1-2 Wochen pro Iteration |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 2-8 | Nutzertraffic | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen |