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| Kriterium |  Delivery RAID Log |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30 min Setup, dann laufend | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-3 Pflege, Briefing für alle | Nutzertraffic | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | RisikoTrackingStakeholderGovernance | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |