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| Kriterium |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Growth A/B Testing |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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 Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | 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 | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen pro Iteration | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-6 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tags1 gemeinsam | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |