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| Kriterium |  Growth North Star Metric |  Decision Making Assumption Surfacing |  Product Discovery Fake Door Test |  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. | In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 45-90 min | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-8 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |