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| Kriterium |  Product Strategy ICE Scoring |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | 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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 1-2 h Setup, laufend | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-6 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |