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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth North Star Metric |  Facilitation Power Interest Grid |  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 viele Stakeholder gleichzeitig Aufmerksamkeit verlangen, sortiert Power Interest Grid nach Einfluss und Betroffenheit. Es hilft, Engagement dort zu konzentrieren, wo Wirkung und Reibung am größten sind. | 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 | 1-2 h | 30-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Power Interest Grid, Strategie pro Stakeholder | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | StakeholderFacilitationAbstimmungPlanung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |