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| Kriterium |  Growth Flywheel |  Growth North Star Metric |  Product Discovery Experiment Canvas |  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 Produktteams viele Kennzahlen verfolgen, verliert sich der Blick leicht auf das eigentliche Kundenergebnis. Eine North Star Metric bündelt Wachstum, Nutzung und Wertbeitrag in einem Signal, das die Richtung des Systems sichtbar macht. | 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. | 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 | 1-2 h | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 3-8 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthRetentionConversion | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |