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| Kriterium |  Growth Growth Experiment |  Agile Ideal Days |  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. | Wenn Aufwand in echte Arbeitszeit gedacht werden soll, bietet sie einen einfachen Nenner für Vergleiche. Sie macht Schätzung näher an der Frage, wie viel ununterbrochene Zeit etwas braucht. | 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 | 15-60 min | 45-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-9 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | MarketingGrowthExperimenteLernen | SchätzungAufwandAgil | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |