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| Kriterium |  Growth Flywheel |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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 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 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 | Mittel | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 60-120 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 6-30 Experten | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthRetentionConversion | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |