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| Kriterium |  Growth Growth Experiment |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Systems Thinking Leverage Points |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen | 2-4 h | Half day | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-8 | 3-12 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | MarketingGrowthExperimenteLernen | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | SystemdenkenVeränderungStrategie | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |