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| Kriterium |  Delivery RAID Log |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Risiken, Annahmen und Abhängigkeiten über mehrere Streams verstreut sind, bündelt ein RAID Log die operative Lage an einem Ort. Offene Punkte bleiben dadurch sichtbar, statt in Statusgesprächen oder Mails zu zerfallen. | 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 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30 min Setup, dann laufend | 1-4 Wochen | 30-60 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-3 Pflege, Briefing für alle | 1-6 | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | RisikoTrackingStakeholderGovernance | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |