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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Decision Making Force Field Analysis |  Product Strategy DIBB |  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 Veränderungsvorhaben sitzen fördernde und bremsende Kräfte gleichzeitig am Tisch. Force Field Analysis macht diese Spannungen explizit und zeigt, wo Veränderung durch Verstärkung oder Entlastung anschiebt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Niedrig | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 45-90 min | 1-2 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 3-12 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Force Field Map, Change Levers, Risk Notes | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | VeränderungEntscheidungStrategie | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |