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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Operations 5 Whys |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  Operations Root Cause Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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 Systeme unerwartet ausfallen, liefern spontane Versuche oft mehr Lärm als Erkenntnis. Hypothesis-driven Troubleshooting übersetzt Symptome in überprüfbare Annahmen und macht die Fehlersuche lernbar. | Wenn ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 15-30 min | 30-240 min | 1-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-6 | 1-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident |