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Kriterium
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration zu Pirate Metrics AARRR mit den zentralen Arbeitsschritten und einem sichtbaren Ergebnis.
Growth
Pirate Metrics AARRR
Papierillustration zu Fake Door Test
Product Discovery
Fake Door Test
Papierillustration für Experiment Canvas mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Experiment Canvas
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 Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein.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.
Komplexitätunterschiedlich
HochMittelMittelNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen1-2 h Setup, laufend1-5 Tage30-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten2-8Nutzertraffic1-5
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncAsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesAARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment BacklogClick Data, Interest Signal, Learning DecisionAusgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik
Tagskeine Überschneidung
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
GrowthKennzahlenExperimente
ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery
ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese
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