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| Kriterium |  Product Discovery Fake Door Test |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Learning Card |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Ein Future Reality Tree zeigt, wie gewünschte Maßnahmen zu einem besseren Systemzustand führen sollen. Die Methode prüft, ob ein Veränderungspfad logisch zusammenhängt, bevor Zeit in Umsetzung fließt. | 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. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 2-4 h | 1-4 Wochen | 25-40 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 3-8 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen |