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| Kriterium |  Systems Thinking Leverage Points |  Growth Hooked Model |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei Produkten mit hoher Wiederkehr zählt nicht nur erster Kontakt, sondern routinisierte Rückkehr. Das Hooked Model beschreibt, wie externe oder interne Auslöser, einfache Aktion, Belohnung und Investition zu einem stabilen Nutzungsritual werden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Half day | Mehrere Workshops über Wochen | 1-4 Wochen | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 2-8 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | SystemdenkenVeränderungStrategie | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |