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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Product Strategy KPI Tree |  Decision Making Delphi Method |  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 Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | 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 | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 90-180 min initial, dann laufend | 1-4 Wochen | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 3-8 | 6-30 Experten | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | KPI-Baum, Owner-Liste | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |