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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Growth Flywheel |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 60-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | GrowthRetentionConversion | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
