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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Operations PDCA Cycle |  Operations 5 Whys |  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 einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1 h bis mehrere Wochen | 15-30 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-8 | 2-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |