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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth Flywheel |  Growth Pirate Metrics AARRR |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 60-120 min | 1-2 h Setup, laufend | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tags1 gemeinsam | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthRetentionConversion | GrowthKennzahlenExperimente | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |