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| Kriterium |  Growth Growth Experiment |  Decision Making Force Field Analysis |  Product Discovery Assumption Mapping |  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 Veränderungsvorhaben sitzen fördernde und bremsende Kräfte gleichzeitig am Tisch. Force Field Analysis macht diese Spannungen explizit und zeigt, wo Veränderung durch Verstärkung oder Entlastung anschiebt. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen | 45-90 min | 45-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-12 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Force Field Map, Change Levers, Risk Notes | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | MarketingGrowthExperimenteLernen | VeränderungEntscheidungStrategie | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |