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| Kriterium |  Growth Growth Experiment |  Systems Thinking Intervention Mapping |  Systems Thinking Future Reality Tree |  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. | Intervention Mapping übersetzt einen Veränderungsbedarf in ein geplantes, evaluierbares Programm. Die Methode verbindet Zielgruppe, Determinanten, Maßnahmen und Messung zu einer nachvollziehbaren Kette. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen | 1-5 Tage | 2-4 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 4-12 | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Logic Model, Change Objectives, Intervention Components, Evaluation Plan | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | MarketingGrowthExperimenteLernen | VeränderungSystemdenkenFähigkeit | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |