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| Kriterium |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  Growth A/B Testing |  Product Strategy ICE Scoring |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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 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 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 | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-240 min | 1-4 Wochen | 30-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |