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| Kriterium |  Growth North Star Metric |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Learning Card |  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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. | 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 | 60-90 min | 25-40 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 3-8 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |