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| Kriterium | ![]() Growth North Star Metric | ![]() Growth Funnel Analysis | ![]() Product Discovery Riskiest Assumption Test | ![]() 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 viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-3 h | 1-2 Wochen pro Iteration | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-5 | 2-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |



