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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Product Strategy KPI Tree |  Growth A/B Testing |  Growth North Star Metric |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Wenn Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 90-180 min initial, dann laufend | 1-4 Wochen | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 3-8 | 1-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | KPI-Baum, Owner-Liste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention |