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| Kriterium |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | 1-5 Tage | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | Nutzertraffic | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tags1 gemeinsam | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |