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| Kriterium |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Assumption Mapping |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h Setup, laufend | 1-4 Wochen | 45-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tags1 gemeinsam | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |