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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Growth Pirate Metrics AARRR |  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. | 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. | 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 Setup, laufend | 30-60 min | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 2-8 | 1-5 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | GrowthKennzahlenExperimente | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |