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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Knowledge Modeling Feynman Technique |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke 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. | Die Feynman Technique prüft Verständnis, indem ein Thema so erklärt wird, dass es für andere leicht verständlich bleibt. Sie macht Wissenslücken sichtbar, bevor sie im Alltag teuer werden. | 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 20-60 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 1 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatidentisch | Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Plain-language Explanation, Knowledge Gaps, Study Notes | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | LernenWissenVerständnis | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |