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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth Flywheel |  Product Discovery Fake Door Test |  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 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 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 | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 60-120 min | 1-5 Tage | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthRetentionConversion | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | AnalyticsConversionGrowth |