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| Kriterium |  Systems Thinking Current Reality Tree |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben. | 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. | 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 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 | Hoch | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | Nutzertraffic | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Current Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |