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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |  Growth North Star Metric |  Growth Pirate Metrics AARRR |
|---|---|---|---|---|
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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-2 h | 1-2 h Setup, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nutzertraffic | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog |
Tags1 gemeinsam | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | GrowthKennzahlenExperimente |