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| Kriterium |  Growth North Star Metric |  Growth Pirate Metrics AARRR |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei Produkten mit komplexen Nutzungswegen ist Gesamtwachstum allein zu grob, um Engpässe zu sehen. Pirate Metrics zerlegt die Beziehung zum Produkt in aufeinanderfolgende Phasen und zeigt, wo der Trichter tatsächlich leckt. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-2 h Setup, laufend | 30-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-8 | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | GrowthKennzahlenExperimente | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |