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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Product Discovery Pretotyping |  Growth A/B Testing |  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 eine Marktbehauptung noch zu teuer für einen Bauversuch ist, prüft sie mit der kleinsten passenden Vorstufe. Sie macht echtes Interesse sichtbar, bevor große Investitionen beginnen. | 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 | Mittel | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | Stunden bis wenige Tage | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-4 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Pretotyping Skizze, Test-Setup, Conversion-Daten, Go- oder No-Go-Entscheidung | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | ValidierungNachfrageMVP | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |