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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Fake Door Test |
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Zweckunterschiedlich | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 | Niedrig | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 1-5 Tage | 1-3 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | Nutzertraffic | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | AnalyticsConversionGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |