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| Kriterium | ![]() Systems Thinking Leverage Points | ![]() Product Discovery MVP Test Matrix | ![]() Growth A/B Testing | ![]() 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 mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. | 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 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 | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Half day | 45-75 min | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen pro Iteration |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 2-8 | 1-6 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Test-Matrix, Test-Plan | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht |
Tagskeine Überschneidung | SystemdenkenVeränderungStrategie | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen |



