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| Kriterium |  Product Discovery Experiment Canvas |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Product Discovery Assumption Mapping |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 1-3 h | 45-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 2-8 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |