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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Decision Making Force Field Analysis |  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. | Bei Veränderungsvorhaben sitzen fördernde und bremsende Kräfte gleichzeitig am Tisch. Force Field Analysis macht diese Spannungen explizit und zeigt, wo Veränderung durch Verstärkung oder Entlastung anschiebt. | 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 | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 45-90 min | 1-2 h Setup, laufend | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-12 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Force Field Map, Change Levers, Risk Notes | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | VeränderungEntscheidungStrategie | GrowthKennzahlenExperimente | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |