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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Operations Family Tree Analysis |  Product Discovery Smoke Test |  Operations MORT 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 Folge von Vorfällen mit ähnlichem Muster ordnet die Methode einzelne Ereignisse als Verzweigung einer gemeinsamen Herkunft. Sie macht sichtbar, welche Bedingungen immer wieder auftauchen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 2-4 h | 1-5 Tage | Mehrere Tage bis Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-6 | Nutzertraffic | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Family Tree Diagram, Pattern-Notizen, Systemische Maßnahmen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | MORT Worksheets, Findings je Zweig, Korrekturmaßnahmen, Systemische Empfehlungen |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | UrsachenanalyseMusterIncidentSystemisch | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | UrsachenanalyseSicherheitSystemischIncident |