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| Kriterium |  Operations 5 Whys |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. | 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 Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 15-30 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-6 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |