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| Kriterium |  Systems Thinking Leverage Points |  Product Discovery Smoke Test |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | Hoch | Niedrig | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Half day | 1-5 Tage | 2-4 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | Nutzertraffic | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | SystemdenkenVeränderungStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |