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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Growth A/B Testing |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer 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 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 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 | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 1-4 Wochen | 1-3 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-6 | 1-5 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |