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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth North Star Metric |  Growth Pirate Metrics AARRR |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 h | 1-2 h Setup, laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | GrowthKennzahlenExperimente | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |