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| Kriterium |  Growth North Star Metric |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Strategy KPI Tree |  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 Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | 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 | 60-90 min | 90-180 min initial, dann laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 3-8 | 3-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | KPI-Baum, Owner-Liste | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |