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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Facilitation Dot Voting |  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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 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 | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 60-90 min | 5-15 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-8 | 3-20 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Ranked List, Consensus Signal, Shortlist | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |