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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Systems Thinking Leverage Points |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 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. | 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 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 | Niedrig | Hoch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 2-4 h | Half day | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 3-8 | 3-12 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | SystemdenkenVeränderungStrategie | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |