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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Operations PDCA Cycle |  Operations Root Cause Analysis |  Operations Root Cause Tree 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 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. | Wenn ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. | Bei einem Problem mit mehreren vermuteten Ursachen bildet die Methode eine kausale Struktur statt einer bloßen Liste. Sie macht sichtbar, wie Ursachen zusammenhängen und wo die stärksten Ansatzpunkte liegen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1 h bis mehrere Wochen | 1-4 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-8 | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität |