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| Kriterium |  Growth North Star Metric |  Product Discovery Assumption Mapping |  Product Strategy KPI Tree |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Produktteams viele Kennzahlen verfolgen, verliert sich der Blick leicht auf das eigentliche Kundenergebnis. Eine North Star Metric bündelt Wachstum, Nutzung und Wertbeitrag in einem Signal, das die Richtung des Systems sichtbar macht. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | 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 h | 45-60 min | 90-180 min initial, dann laufend | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-8 | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | KPI-Baum, Owner-Liste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |