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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Agile NoEstimates |  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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | 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 | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | laufend | 1-4 Wochen | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 2-12 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | SchätzungPrognoseFlow | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnalyticsConversionGrowth |