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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  Growth A/B Testing |  Engineering Fault Isolation |
|---|---|---|---|---|
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 Systeme unerwartet ausfallen, liefern spontane Versuche oft mehr Lärm als Erkenntnis. Hypothesis-driven Troubleshooting übersetzt Symptome in überprüfbare Annahmen und macht die Fehlersuche lernbar. | 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. | Bei technischen Störungen vermischt sich oft das sichtbare Symptom mit der eigentlichen Ursache. Fault Isolation grenzt den Fehlerraum ein und reduziert schrittweise, welcher Teil des Systems wirklich betroffen ist. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 30-240 min | 1-4 Wochen | 30-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-6 | 1-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Fault Isolation Map, Test Log, Ausgeschlossene Hypothesen, Eingegrenzter Fehlerbereich |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | FehlersucheProblemlösungDiagnose | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | FehlersucheDiagnoseEngineering |