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| Kriterium |  Business Strategy Scenario Planning |  Product Strategy DIBB |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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 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 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 0.5-2 Tage | 1-2 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-12 | 2-8 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Scenario Set, Strategic Implications, Robust Options | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | StrategieUnsicherheitPlanung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |