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| Kriterium |  Growth North Star Metric |  Engineering Goal Question Metric |  Product Discovery Experiment Canvas |  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 Ziele abstrakt bleiben, kippt Messung schnell in Zahlen ohne Richtung. Goal Question Metric übersetzt ein Ziel in prüfende Fragen und macht die passende Messung aus dem Zweck heraus sichtbar. | 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. | 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 90-180 min | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 3-6 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | GQM-Tabelle, Metrik-Steckbriefe | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | KennzahlenMessungEngineeringAbstimmung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |