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| Kriterium |  Growth North Star Metric |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Assumption Mapping |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-2 h | 45-60 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-8 | 2-8 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |