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| Kriterium |  Innovation Design Sprint |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Product Discovery Assumption Mapping |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei unklarer Produktfrage und hohem Zeitdruck bringt die Methode ein Team von der offenen Idee zu einer prüfbaren Lösung. Sie verbindet Problemverständnis, Entscheidung und Lernen in einem kompakten Format. So sinkt das Risiko, viel Energie auf eine bloße Vermutung zu setzen. | 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 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 | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 4-5 Tage | 1-3 h | 45-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-8 | 2-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Prototype, Test Findings, Decision Rationale | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | Design SprintPrototypValidierungInnovation | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |