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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Growth North Star Metric |  Product Discovery Assumption Mapping |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-2 h | 45-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 3-8 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |