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| Kriterium |  Product Strategy Value Proposition Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nutzenversprechen und Kundenerwartung auseinanderlaufen, macht sie Fit und Fehlpassungen lesbar. Sie zeigt, wo Angebot und Bedarf noch nicht zusammenkommen. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | Nutzertraffic | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Value Proposition Canvas, Fit Gaps, Hypotheses | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | WertBedürfnisseStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |