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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Smoke Test |  Product Strategy Counter Metrics |  Growth Pirate Metrics AARRR |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn eine Hauptmetrik Nebenwirkungen verdecken könnte, ergänzt sie Schutzsignale gegen unerwünschte Effekte. Sie macht Risiko im Wachstum oder in der Steuerung früh sichtbar. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-5 Tage | 30-60 min | 1-2 h Setup, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | Nutzertraffic | 2-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Counter-Metric-Liste, Guardrail-Definitionen | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | KennzahlenMessungStrategieExperimente | GrowthKennzahlenExperimente |