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| Kriterium |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Decision Making Risk Matrix |  Product Discovery Assumption Mapping |  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. | In Projekten mit vielen möglichen Störungen fehlt schnell die Orientierung, welche Risiken zuerst Aufmerksamkeit verdienen. Eine Risk Matrix ordnet Wahrscheinlichkeit und Auswirkung so, dass Priorität aus Schaden und Eintrittskraft gemeinsam entsteht. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-60 min | 45-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-10 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Risikomatrix, Top-Risiko-Liste | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | RisikoEntscheidungPriorisierungBewertung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |