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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Operations Causal Factor Analysis |  Operations MORT Analysis |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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 einem Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen. | Bei einem sicherheitsrelevanten Ereignis oder einem System mit hohen Schutzanforderungen prüft die Methode, wo Kontrollen versagt haben. Sie legt sowohl technische als auch organisatorische Lücken offen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 2-6 h | Mehrere Tage bis Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-10 | 2-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | MORT Worksheets, Findings je Zweig, Korrekturmaßnahmen, Systemische Empfehlungen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | UrsachenanalyseSicherheitSystemischIncident | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |