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| Kriterium |  Growth Growth Experiment |  Growth Flywheel |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | 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 | 1-2 Wochen | 60-120 min | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | MarketingGrowthExperimenteLernen | GrowthRetentionConversion | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |