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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Riskiest Assumption 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. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | 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 | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-3 h | 1-2 Wochen pro Iteration | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-5 | 2-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |