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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Product Discovery MVP Test Matrix |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | 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 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 | Hoch | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 45-75 min | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 2-8 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Test-Matrix, Test-Plan | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |