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| Kriterium |  Team Design Spotify Model Mapping |  Growth A/B Testing |  Decision Making Assumption Surfacing |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einer gewachsenen Teamlandschaft mit unklarer Gruppierung ordnet die Methode Rollen und Beziehungen im Spotify-Modell. Sie macht Spannungen zwischen Autonomie, Standards und gemeinsamer Ausrichtung lesbar. | 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. | In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 90-180 min | 1-4 Wochen | 45-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-15 | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Spotify-Modell-Karte, Aktionsliste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | TeamOrganisationAbstimmungDiagnose | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |