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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Facilitation Stakeholder Salience Model |  Product Discovery Fake Door Test |  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 Stakeholder sehr unterschiedlich wichtig erscheinen, bewertet das Stakeholder Salience Model ihre tatsächliche Priorität über Macht, Legitimität und Dringlichkeit. Es macht sichtbar, wer Aufmerksamkeit sofort, wer später und wer nur situativ braucht. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | 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 | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 60-90 min | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 3-6 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |