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| Kriterium |  Delivery RAID Log |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30 min Setup, dann laufend | 1-4 Wochen | 60-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-3 Pflege, Briefing für alle | 1-6 | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | RisikoTrackingStakeholderGovernance | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |