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| Kriterium |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  Growth A/B Testing |  Growth Pirate Metrics AARRR |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Systeme unerwartet ausfallen, liefern spontane Versuche oft mehr Lärm als Erkenntnis. Hypothesis-driven Troubleshooting übersetzt Symptome in überprüfbare Annahmen und macht die Fehlersuche lernbar. | 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. | Bei Produkten mit komplexen Nutzungswegen ist Gesamtwachstum allein zu grob, um Engpässe zu sehen. Pirate Metrics zerlegt die Beziehung zum Produkt in aufeinanderfolgende Phasen und zeigt, wo der Trichter tatsächlich leckt. | 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 | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-240 min | 1-4 Wochen | 1-2 h Setup, laufend | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthKennzahlenExperimente | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |