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| Kriterium |  Growth Growth Experiment |  Decision Making Delphi Method |  Product Strategy DIBB |  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. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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 | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen | 1-4 Wochen | 1-2 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 6-30 Experten | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | MarketingGrowthExperimenteLernen | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |