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| Kriterium |  Product Strategy Value Proposition Canvas |  Decision Making Delphi Method |  Growth A/B Testing |  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 Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | 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 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 | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-4 Wochen | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 6-30 Experten | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Value Proposition Canvas, Fit Gaps, Hypotheses | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | WertBedürfnisseStrategie | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |