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| Kriterium |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Systems Thinking Stock and Flow Diagram |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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. | Ein Stock-and-Flow-Diagram zeigt, wie Bestände, Zuflüsse und Abflüsse ein System zeitlich prägen. Es eignet sich besonders, wenn Wachstum, Verzögerungen oder Kapazitätsgrenzen die Dynamik bestimmen. | 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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 2-6 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Stock and Flow Model, Dynamics Notes, Simulation Hypotheses | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | DynamikSimulationFeedbackSystemdenken | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |