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| Kriterium |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Growth A/B Testing |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Learning Card |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-4 h | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen | 25-40 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-6 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung |
Tagskeine Überschneidung | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen |