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| Kriterium |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Growth Funnel Analysis |  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 viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 | 1-3 h | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-5 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | AnalyticsConversionGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |