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| Kriterium | ![]() Engineering Failure Scenario Analysis | ![]() Systems Thinking Leverage Points | ![]() Product Discovery Experiment Canvas | ![]() Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | In kritischen Prozessen reicht es nicht, nur den Normalfall zu planen. Failure Scenario Analysis betrachtet den Weg ins Scheitern und zeigt, welche Ausfälle, Ketten und Kontrolllücken am meisten Schaden erzeugen. | Leverage Points zeigen, an welchen Stellen Eingriffe im System überproportional wirken. Die Methode unterstützt Teams dabei, Energie nicht in Symptome zu stecken, sondern an wirksame Hebel zu gehen. | 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. | 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 | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | Half day | 30-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 3-12 | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Failure Scenarios, Risk Notes, Control Gaps, Test and Response Actions | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ScheiternResilienzRisiko | SystemdenkenVeränderungStrategie | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |



