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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Experiment Canvas |  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 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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | 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 | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-8 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |