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| Kriterium |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  Growth A/B Testing |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Systeme unerwartet ausfallen, liefern spontane Versuche oft mehr Lärm als Erkenntnis. Hypothesis-driven Troubleshooting übersetzt Symptome in überprüfbare Annahmen und macht die Fehlersuche lernbar. | 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 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-240 min | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |