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| Kriterium |  Product Discovery Assumption Mapping |  UX Research Surveys |  Operations 5 Whys |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn ein Thema in der Breite belastbar werden soll und viele Personen dieselbe Frage beantworten können, sammelt Surveys strukturierte Rückmeldungen in skalierbarer Form. Antworten werden damit vergleichbar und segmentierbar, statt nur anekdotisch vorzuliegen. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-60 min | 3-14 Tage | 15-30 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 50+ | 2-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Survey Results, Charts, Segment Insights | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | QuantitativResearchValidierung | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |