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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Funnel Analysis |
|---|---|---|---|---|
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 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 | Ongoing | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-6 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | AnalyticsConversionGrowth |