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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Flywheel |  Product Discovery Landing Page Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. | Wenn ein Nutzenversprechen erst auf Resonanz geprüft werden soll, verdichtet sie die Idee auf eine fokussierte Einstiegsseite. Sie zeigt, ob Sprache und Angebot Interesse tragen. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 60-120 min | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 3-8 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Landing Page, Conversion Data, Learning Summary | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | GrowthRetentionConversion | ValidierungConversionMarketing | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |