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| Kriterium |  Systems Thinking System Dynamics Simulation |  Growth Growth Experiment |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | System Dynamics Simulation macht Annahmen über Zeit, Verzögerung und Feedback experimentell prüfbar. Die Methode zeigt, welche Folgen sich erst später oder verstärkt bemerkbar machen. | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Tage bis Wochen | 1-2 Wochen | 1-3 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 Modellierende, Stakeholder asynchron | 1-6 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Simulationsmodell, Szenarienberichte | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | SystemdenkenDynamikSimulationAnalyse | MarketingGrowthExperimenteLernen | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |