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| Kriterium | ![]() Systems Thinking Leverage Points | ![]() Growth A/B Testing | ![]() Product Discovery Assumption Mapping | ![]() Product Discovery Riskiest Assumption Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Half day | 1-4 Wochen | 45-60 min | 1-2 Wochen pro Iteration |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-6 | 2-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht |
Tagskeine Überschneidung | SystemdenkenVeränderungStrategie | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen |



