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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Pirate Metrics AARRR |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  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. | 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 | 1-2 h Setup, laufend | 60-90 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 2-8 | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tags1 gemeinsam | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | GrowthKennzahlenExperimente | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |