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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Growth Pirate Metrics AARRR |  Product Strategy KPI Tree |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-2 h Setup, laufend | 90-180 min initial, dann laufend | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-8 | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | KPI-Baum, Owner-Liste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | GrowthKennzahlenExperimente | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |