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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Pretotyping |  Product Discovery Hypothesis Prioritization 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 eine Marktbehauptung noch zu teuer für einen Bauversuch ist, prüft sie mit der kleinsten passenden Vorstufe. Sie macht echtes Interesse sichtbar, bevor große Investitionen beginnen. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | Stunden bis wenige Tage | 60-90 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-4 | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Pretotyping Skizze, Test-Setup, Conversion-Daten, Go- oder No-Go-Entscheidung | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ValidierungNachfrageMVP | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |