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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Operations PDCA Cycle |  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. | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | 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 | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1 h bis mehrere Wochen | 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 | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnalyticsConversionGrowth |