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| Kriterium |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth Flywheel |  Growth Growth Experiment |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | 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 | 30-60 min | 60-120 min | 1-2 Wochen | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-8 | 1-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | GrowthRetentionConversion | MarketingGrowthExperimenteLernen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |