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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth North Star Metric |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei Produkten mit hoher Wiederkehr zählt nicht nur erster Kontakt, sondern routinisierte Rückkehr. Das Hooked Model beschreibt, wie externe oder interne Auslöser, einfache Aktion, Belohnung und Investition zu einem stabilen Nutzungsritual werden. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 h | Mehrere Workshops über Wochen | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | GrowthVerhaltenRetention | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |