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| Kriterium | ![]() Growth Growth Experiment | ![]() Growth Flywheel | ![]() Growth A/B Testing | ![]() Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | 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 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen | 60-120 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tags1 gemeinsam | MarketingGrowthExperimenteLernen | GrowthRetentionConversion | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |



