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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Operations Causal Factor Analysis |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 2-6 h | 1-5 Tage | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-10 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |