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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Systems Thinking Leverage Points |  Domain Modeling Context Map |  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. | Leverage Points zeigen, an welchen Stellen Eingriffe im System überproportional wirken. Die Methode unterstützt Teams dabei, Energie nicht in Symptome zu stecken, sondern an wirksame Hebel zu gehen. | Wenn mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Half day | 1-3 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-12 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | SystemdenkenVeränderungStrategie | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |