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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Domain Modeling Bounded Context Canvas |  Product Strategy Counter Metrics |  Growth Pirate Metrics AARRR |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 ein fachlicher Kontext noch unscharf umrissen ist, bringt sie Sprache, Zuständigkeit und Integrationsraum in Form. Sie klärt, was zusammengehört und wo eine Grenze tragfähig sein muss. | Wenn eine Hauptmetrik Nebenwirkungen verdecken könnte, ergänzt sie Schutzsignale gegen unerwünschte Effekte. Sie macht Risiko im Wachstum oder in der Steuerung früh sichtbar. | Bei Produkten mit komplexen Nutzungswegen ist Gesamtwachstum allein zu grob, um Engpässe zu sehen. Pirate Metrics zerlegt die Beziehung zum Produkt in aufeinanderfolgende Phasen und zeigt, wo der Trichter tatsächlich leckt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-3 h | 30-60 min | 1-2 h Setup, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | 2-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Context Canvas, Glossary, Integration Notes | Counter-Metric-Liste, Guardrail-Definitionen | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Domain-Driven DesignGrenzenModellierung | KennzahlenMessungStrategieExperimente | GrowthKennzahlenExperimente |