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In der Auswahl:Stakeholder Salience ModelExperiment CanvasA/B TestingHypothesis Prioritization Canvas
| Kriterium |  Facilitation Stakeholder Salience Model |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | 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 Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | 30-60 min | 1-4 Wochen | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-6 | 1-5 | 1-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |