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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Ein Causal Loop Diagram macht Rückkopplungen, Verstärkung und Ausgleich in einem System lesbar. Es deckt Nebenwirkungen und Selbstverstärkung auf, die in linearen Erklärungen verborgen bleiben. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-3 h | 1-4 Wochen | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 2-8 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |