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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth Funnel Analysis |  Product Strategy Counter Metrics |  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. | 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. | Wenn eine Hauptmetrik Nebenwirkungen verdecken könnte, ergänzt sie Schutzsignale gegen unerwünschte Effekte. Sie macht Risiko im Wachstum oder in der Steuerung früh sichtbar. | 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 | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-3 h | 30-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-5 | 2-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Counter-Metric-Liste, Guardrail-Definitionen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnalyticsConversionGrowth | KennzahlenMessungStrategieExperimente | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |