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| Kriterium |  Product Discovery MVP Test Matrix |  Growth A/B Testing |  Facilitation Power Interest Grid |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. | 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 Stakeholder gleichzeitig Aufmerksamkeit verlangen, sortiert Power Interest Grid nach Einfluss und Betroffenheit. Es hilft, Engagement dort zu konzentrieren, wo Wirkung und Reibung am größten sind. | 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 | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45-75 min | 1-4 Wochen | 30-60 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Test-Matrix, Test-Plan | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Power Interest Grid, Strategie pro Stakeholder | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | StakeholderFacilitationAbstimmungPlanung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |