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| Kriterium |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth A/B Testing |  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 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 | Mittel | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h Setup, laufend | 30-60 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-5 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tags1 gemeinsam | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |