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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Pretotyping |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 eine Marktbehauptung noch zu teuer für einen Bauversuch ist, prüft sie mit der kleinsten passenden Vorstufe. Sie macht echtes Interesse sichtbar, bevor große Investitionen beginnen. | 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 | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | Stunden bis wenige Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-6 | 1-4 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Pretotyping Skizze, Test-Setup, Conversion-Daten, Go- oder No-Go-Entscheidung | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tags1 gemeinsam | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungNachfrageMVP | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |