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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Strategy KPI Tree |  Growth Funnel Analysis |  Product Strategy Counter Metrics |
|---|---|---|---|---|
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 Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 90-180 min initial, dann laufend | 1-3 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | 1-5 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | KPI-Baum, Owner-Liste | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Counter-Metric-Liste, Guardrail-Definitionen |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | AnalyticsConversionGrowth | KennzahlenMessungStrategieExperimente |