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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Learning Card |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Ein Future Reality Tree zeigt, wie gewünschte Maßnahmen zu einem besseren Systemzustand führen sollen. Die Methode prüft, ob ein Veränderungspfad logisch zusammenhängt, bevor Zeit in Umsetzung fließt. | 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. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 2-4 h | 30-60 min | 25-40 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | 1-5 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen |