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| Kriterium |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Operations ABC Analysis |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Bei vielen gleichartigen Objekten mit unterschiedlicher wirtschaftlicher Bedeutung priorisiert die Methode den Aufwand nach Wirkung. Sie trennt, was regelmäßig gesteuert werden muss, von dem, was nur selten Aufmerksamkeit braucht. | 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 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 | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | 30-60 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-5 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | ABC Classification, Focus Rules, Control List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | PriorisierungOperationsPortfolio | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |