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| Kriterium |  Growth North Star Metric |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Growth A/B Testing |  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. | 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 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. | 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 | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-2 Wochen pro Iteration | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-6 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |