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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth North Star Metric |  Engineering Goal Question Metric |  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 Produktteams viele Kennzahlen verfolgen, verliert sich der Blick leicht auf das eigentliche Kundenergebnis. Eine North Star Metric bündelt Wachstum, Nutzung und Wertbeitrag in einem Signal, das die Richtung des Systems sichtbar macht. | Wenn Ziele abstrakt bleiben, kippt Messung schnell in Zahlen ohne Richtung. Goal Question Metric übersetzt ein Ziel in prüfende Fragen und macht die passende Messung aus dem Zweck heraus 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 h | 90-180 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | 3-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | GQM-Tabelle, Metrik-Steckbriefe | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | KennzahlenMessungEngineeringAbstimmung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |