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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Facilitation Dot Voting |  Product Discovery Fake Door Test |  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 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 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 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 5-15 min | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-20 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Ranked List, Consensus Signal, Shortlist | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |