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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Growth A/B Testing |  Innovation Design Sprint |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | 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. | Bei unklarer Produktfrage und hohem Zeitdruck bringt die Methode ein Team von der offenen Idee zu einer prüfbaren Lösung. Sie verbindet Problemverständnis, Entscheidung und Lernen in einem kompakten Format. So sinkt das Risiko, viel Energie auf eine bloße Vermutung zu setzen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 1-4 Wochen | 4-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 1-6 | 5-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Prototype, Test Findings, Decision Rationale | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Design SprintPrototypValidierungInnovation | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |