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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Growth North Star Metric |  Product Discovery Experiment Canvas |  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 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 | Niedrig | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-2 h | 30-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 3-8 | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |