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| Kriterium |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Growth Funnel Analysis |  Systems Thinking Behavior Over Time Graph |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | Ein Behavior Over Time Graph zeigt, wie sich eine Kennzahl oder Beobachtung über Zeit entwickelt. Die Methode macht Trends, Brüche und wiederkehrende Muster sichtbar, die in Momentaufnahmen untergehen. | 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 | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-3 h | 20-45 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-5 | 1-10 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Behavior Over Time Graph, Trend Hypotheses, Key Events | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | AnalyticsConversionGrowth | SystemdenkenMusterDynamik | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |