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| Kriterium |  Systems Thinking Leverage Points |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Half day | 60-90 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 3-8 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | SystemdenkenVeränderungStrategie | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |