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| Kriterium |  Growth North Star Metric |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth Flywheel |  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 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. | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. | 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 | 1-5 Tage | 60-120 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | Nutzertraffic | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | GrowthRetentionConversion | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |