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| Kriterium |  Growth Flywheel |  Operations PDCA Cycle |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 60-120 min | 1 h bis mehrere Wochen | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-8 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | GrowthRetentionConversion | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |