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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Systems Thinking Intervention Mapping |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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. | Intervention Mapping übersetzt einen Veränderungsbedarf in ein geplantes, evaluierbares Programm. Die Methode verbindet Zielgruppe, Determinanten, Maßnahmen und Messung zu einer nachvollziehbaren Kette. | 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 2-4 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 4-12 | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Logic Model, Change Objectives, Intervention Components, Evaluation Plan | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | VeränderungSystemdenkenFähigkeit | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |