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| Kriterium |  Product Strategy Value Proposition Canvas |  Product Strategy Counter Metrics |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nutzenversprechen und Kundenerwartung auseinanderlaufen, macht sie Fit und Fehlpassungen lesbar. Sie zeigt, wo Angebot und Bedarf noch nicht zusammenkommen. | Wenn eine Hauptmetrik Nebenwirkungen verdecken könnte, ergänzt sie Schutzsignale gegen unerwünschte Effekte. Sie macht Risiko im Wachstum oder in der Steuerung früh sichtbar. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | 1-2 h | 30-60 min | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-6 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Value Proposition Canvas, Fit Gaps, Hypotheses | Counter-Metric-Liste, Guardrail-Definitionen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | WertBedürfnisseStrategie | KennzahlenMessungStrategieExperimente | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |