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| Kriterium |  Product Discovery Opportunity Scoring |  Product Strategy ICE Scoring |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Chancen nach ihren Effekten geordnet werden müssen, macht sie Wichtigkeit und Zufriedenheit direkt vergleichbar. Sie hilft, unterversorgte Bedürfnisse vor andere Ideen zu ziehen. | Wenn Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 60-120 min | 30-60 min | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-6 | 2-8 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Opportunity-Score-Tabelle, Top-Outcomes | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungDiscoveryOutcomesBedürfnisse | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |