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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Operations ABC Analysis |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Bei vielen gleichartigen Objekten mit unterschiedlicher wirtschaftlicher Bedeutung priorisiert die Methode den Aufwand nach Wirkung. Sie trennt, was regelmäßig gesteuert werden muss, von dem, was nur selten Aufmerksamkeit braucht. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 60-90 min | 30-60 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-8 | 1-5 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | ABC Classification, Focus Rules, Control List | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | PriorisierungOperationsPortfolio | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |