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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Strategy KPI Tree |  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. | Wenn Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 60-90 min | 90-180 min initial, dann laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-8 | 3-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | KPI-Baum, Owner-Liste | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |