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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Operations PDCA Cycle |  Operations Root Cause Tree Analysis |  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 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. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1 h bis mehrere Wochen | 1-3 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-8 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |