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| Kriterium |  Product Strategy ICE Scoring |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth Growth Experiment |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. | 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 Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 1-5 Tage | 1-2 Wochen | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | Nutzertraffic | 1-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | MarketingGrowthExperimenteLernen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |