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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Growth North Star Metric |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 3-8 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |