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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth A/B Testing |  Growth Funnel Analysis |
|---|---|---|---|---|
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 Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 Wochen | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-8 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnalyticsConversionGrowth |