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| Kriterium |  Product Discovery Assumption Mapping |  Systems Thinking Current Reality Tree |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben. | Ein Causal Loop Diagram macht Rückkopplungen, Verstärkung und Ausgleich in einem System lesbar. Es deckt Nebenwirkungen und Selbstverstärkung auf, die in linearen Erklärungen verborgen bleiben. | 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 | Mittel | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-60 min | 2-6 h | 1-3 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Current Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |