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| Kriterium | ![]() Growth Growth Experiment | ![]() Product Discovery Outcome-Driven Innovation | ![]() Growth A/B Testing | ![]() Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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 unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen | Mehrere Wochen | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-6 Researcher und Sample | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | MarketingGrowthExperimenteLernen | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |



