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| Kriterium |  Product Discovery Jobs to Be Done |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Funnel Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Wechselmotive und Fortschritt unklar sind, rekonstruiert sie die Lage aus echter Kundensituation. Sie zeigt, warum ein Wechsel passiert und welches Vorankommen gesucht wird. | 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 Wochen | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-12 Interviews | 1-6 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Job Stories, Outcome Statements, Opportunity List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | KundeOutcomesBedürfnisse | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | AnalyticsConversionGrowth |