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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  UX Research Affinity Diagramming |  Operations Root Cause Analysis |  Operations Root Cause Tree 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. | Wenn Research-Notizen, Feedback oder Beobachtungen unverbunden nebeneinanderliegen, ordnet Affinity Diagramming das Rohmaterial zu tragfähigen Themen. Aus vielen Einzelpunkten werden Muster, die Entscheidungen und Chancen klarer machen. | 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. | Bei einem Problem mit mehreren vermuteten Ursachen bildet die Methode eine kausale Struktur statt einer bloßen Liste. Sie macht sichtbar, wie Ursachen zusammenhängen und wo die stärksten Ansatzpunkte liegen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 45–90 min | 1-4 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-10 | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Theme Clusters, Insight Statements, Opportunity Areas | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | SyntheseQualitativUrsachenanalyse | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität |