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| Kriterium |  Growth Growth Experiment |  Product Strategy ICE Scoring |  Growth A/B Testing |  Delivery Cost of Delay |
|---|---|---|---|---|
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 Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. | 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. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen | 30-60 min | 1-4 Wochen | 90-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 1-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz |
Tagskeine Überschneidung | MarketingGrowthExperimenteLernen | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung |