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| Kriterium |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Smoke Test |  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 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-240 min | 1-2 Wochen | 1-5 Tage | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | MarketingGrowthExperimenteLernen | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |