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| Kriterium |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  Product Discovery Smoke Test |  Product Strategy KPI Tree |  Product Discovery Fake Door 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 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 Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-240 min | 1-5 Tage | 90-180 min initial, dann laufend | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nutzertraffic | 3-8 | Nutzertraffic |
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 | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |