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| Kriterium |  Growth Flywheel |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Smoke 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. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 60-120 min | 2-6 h | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-8 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthRetentionConversion | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |