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| Kriterium | ![]() Growth Funnel Analysis | ![]() Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas | ![]() Product Strategy Counter Metrics | ![]() Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn eine Hauptmetrik Nebenwirkungen verdecken könnte, ergänzt sie Schutzsignale gegen unerwünschte Effekte. Sie macht Risiko im Wachstum oder in der Steuerung früh sichtbar. | 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 | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 60-90 min | 30-60 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-8 | 2-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Counter-Metric-Liste, Guardrail-Definitionen | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | KennzahlenMessungStrategieExperimente | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |



