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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Growth Funnel Analysis |  Operations ABC Analysis |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | 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. | Bei vielen gleichartigen Objekten mit unterschiedlicher wirtschaftlicher Bedeutung priorisiert die Methode den Aufwand nach Wirkung. Sie trennt, was regelmäßig gesteuert werden muss, von dem, was nur selten Aufmerksamkeit braucht. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 1-3 h | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 1-5 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | ABC Classification, Focus Rules, Control List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | AnalyticsConversionGrowth | PriorisierungOperationsPortfolio | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |