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| Kriterium |  Product Strategy Impact Mapping |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Ziel mit mehreren möglichen Wegen verknüpft werden muss, zeigt sie Wirkungsketten statt Featurelisten. Sie verbindet Business Goal, Verhaltensänderung und Maßnahmen. | 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 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 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 1-3 h | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-5 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Impact Map, Outcome Hypotheses, Delivery Options | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesStrategieVerhaltenPlanung | AnalyticsConversionGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |