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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Growth A/B Testing |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 1-4 Wochen | 1-3 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 1-6 | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnalyticsConversionGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |