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| Kriterium |  Facilitation Stakeholder Salience Model |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | 1-5 Tage | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-6 | Nutzertraffic | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |