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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |  Engineering Goal Question Metric |  Growth North Star Metric |
|---|---|---|---|---|
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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 90-180 min | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nutzertraffic | 3-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | GQM-Tabelle, Metrik-Steckbriefe | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | KennzahlenMessungEngineeringAbstimmung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention |