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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Growth Pirate Metrics AARRR |  Growth North Star 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. | 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 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 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 Setup, laufend | 1-2 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tags1 gemeinsam | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthKennzahlenExperimente | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |