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| Kriterium |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  Product Discovery Smoke Test |  Product Strategy KPI Tree |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | 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 | 30-240 min | 1-5 Tage | 90-180 min initial, dann laufend | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nutzertraffic | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | KPI-Baum, Owner-Liste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |