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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Innovation Design Thinking |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Bei komplexen Nutzerproblemen mit unsicherer Ursache verbindet die Methode Beobachtung, Deutung und Experiment zu einem Lernzyklus. Sie hält den Fokus auf reale Bedürfnisse und vermeidet vorschnelle Lösungssprache. Dadurch entstehen robuste Entscheidungen für Produkt und Service. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1 Tag bis mehrere Wochen | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 4-10 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | InnovationPrototypResearch | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |