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Kriterium
Arbeitsfläche für Causal Loop Diagram: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Systems Thinking
Causal Loop Diagram
Papierillustration zu Fake Door Test
Product Discovery
Fake Door Test
Papierillustration einer Annahmenmatrix mit priorisierten Testkarten
Decision Making
Assumption Surfacing
Papierillustration einer Learning Card mit vier Feldern für Hypothese, Beobachtung, Erkenntnis und Handlung.
Product Discovery
Learning Card
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 Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein.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.Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar.
Komplexitätunterschiedlich
MittelMittelNiedrigNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-3 h1-5 Tage45-90 min25-40 min
Teilnehmendeunterschiedlich
2-8Nutzertraffic2-81-5
Formatunterschiedlich
WorkshopAsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage PointsClick Data, Interest Signal, Learning DecisionAssumption List, Critical Assumptions, Learning PlanLearning Card mit Evidenz und nächster Handlung
Tagskeine Überschneidung
FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik
ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery
AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery
ExperimenteValidierungDiscoveryLernen
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