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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door 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 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. | 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 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 | Hoch | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 30-60 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 1-5 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |