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| Kriterium |  Product Strategy Value Proposition Canvas |  Growth A/B Testing |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nutzenversprechen und Kundenerwartung auseinanderlaufen, macht sie Fit und Fehlpassungen lesbar. Sie zeigt, wo Angebot und Bedarf noch nicht zusammenkommen. | 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 eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-4 Wochen | 1-2 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Value Proposition Canvas, Fit Gaps, Hypotheses | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | WertBedürfnisseStrategie | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |