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| Kriterium |  Delivery Value Stream Mapping |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Lieferarbeit in Wartezeiten, Übergaben und verstecktem Aufwand zerfällt, macht Value Stream Mapping den tatsächlichen Fluss sichtbar. Die Methode legt Engpässe, Liegezeiten und Rückkopplungen offen, damit Durchlaufzeit und Verbesserungshebel greifbar werden. | 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 | 1-3 h | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | Nutzertraffic | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | LeanFlowVerschwendungDelivery | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |