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| Kriterium | ![]() Growth Funnel Analysis | ![]() Growth Flywheel | ![]() Growth North Star Metric | ![]() Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 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 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 60-120 min | 1-2 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-8 | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tags1 gemeinsam | AnalyticsConversionGrowth | GrowthRetentionConversion | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |



