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| Kriterium |  Growth Growth Experiment |  Decision Making Decision Tree |  Product Discovery MVP Test Matrix |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | Wenn mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen | 30-90 min | 45-75 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Test-Matrix, Test-Plan | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | MarketingGrowthExperimenteLernen | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |