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| Kriterium |  Business Strategy Scenario Planning |  Growth A/B Testing |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Scenario Planning öffnet den Blick für mehrere plausible Zukunftsbilder statt für eine einzige Prognose. Die Methode schützt Strategien davor, an einem zu engen Erwartungspfad zu hängen. | 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 Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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 | Hoch | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 0.5-2 Tage | 1-4 Wochen | 1-2 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-12 | 1-6 | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Scenario Set, Strategic Implications, Robust Options | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | StrategieUnsicherheitPlanung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |