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| Kriterium |  Decision Making Pareto Analysis |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | In vielen Problemlagen verteilt sich Wirkung ungleich über viele Ursachen. Eine Pareto Analysis trennt die wenigen Treiber mit hoher Hebelwirkung von der langen Restmenge und richtet den Fokus auf das, was messbar bewegt. | 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 nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Pareto Chart, Top Causes, Focus List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungQualitätFokusUrsachenanalyse | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |