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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Growth North Star Metric |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Strategy DIBB |
|---|---|---|---|---|
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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 h | 30-60 min | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 3-8 | 1-5 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |