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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth Flywheel |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth Funnel Analysis |
|---|---|---|---|---|
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. | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. | 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. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 60-120 min | 30-60 min | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | 1-5 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthRetentionConversion | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | AnalyticsConversionGrowth |