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| Kriterium |  Agile WSJF |  Product Discovery Smoke Test |  Decision Making Pareto Analysis |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Aufgaben um dieselben Kapazitäten konkurrieren, ordnet sie Arbeit nach wirtschaftlicher Wirkung. Sie macht Zeitverlust, Nutzen und Aufwand gemeinsam vergleichbar. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | In vielen Problemlagen verteilt sich Wirkung ungleich über viele Ursachen. Eine Pareto Analysis trennt die wenigen Treiber mit hoher Hebelwirkung von der langen Restmenge und richtet den Fokus auf das, was messbar bewegt. | 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 | Hoch | Niedrig | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 1-5 Tage | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | Nutzertraffic | 1-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Pareto Chart, Top Causes, Focus List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | PriorisierungQualitätFokusUrsachenanalyse | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |