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Kriterium
Arbeitsfläche für A/B Testing: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Growth
A/B Testing
Papierillustration zu PDCA Cycle.
Operations
PDCA Cycle
Papierillustration zu Kaizen Event.
Operations
Kaizen Event
Papierillustration einer Assumption Map als ruhige Vier-Felder-Matrix mit Hypothesenkarten und Markierung der wichtigen, kaum belegten Annahmen.
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 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 einem eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind.Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten.
Komplexitätunterschiedlich
HochNiedrigMittelMittel
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen1 h bis mehrere Wochen0.5-5 Tage45-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-61-84-102-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshopWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Experiment Result, Decision Log, Learning SummaryPDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, StandardänderungKaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work UpdateAssumption Map, Test Backlog, Risk Ranking
Tagskeine Überschneidung
ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung
Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente
LeanKontinuierliche VerbesserungOperations
AnnahmenRisikoExperimenteValidierung
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