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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Operations Fault Tree Analysis |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Bei einem kritischen Top-Event mit mehreren möglichen Auslösern modelliert die Methode Versagenspfade logisch. Sie macht sichtbar, welche Kombinationen aus Bedingungen zu einem Schaden führen können. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | Hoch | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 2-6 h | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 3-8 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | RisikoUrsachenanalyseSicherheit | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |