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| Kriterium |  Product Discovery Experiment Canvas |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 1-3 h | 1-2 h | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 2-8 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |