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| Kriterium |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Growth Pirate Metrics AARRR |  Product Strategy KPI Tree |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | 1-2 h Setup, laufend | 90-180 min initial, dann laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-8 | 3-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | KPI-Baum, Owner-Liste | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | GrowthKennzahlenExperimente | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |