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| Kriterium |  Delivery RAID Log |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  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 eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | 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 | 1-2 Wochen pro Iteration | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-3 Pflege, Briefing für alle | 1-6 | 2-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | RisikoTrackingStakeholderGovernance | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |