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| Kriterium |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Growth A/B Testing |  Decision Making Assumption Surfacing |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-4 Wochen | 45-90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |