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| Kriterium |  Operations Bottleneck Analysis |  Decision Making Argument Mapping |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert. | Wenn Aussagen, Belege und Gegenargumente vermischt sind, verliert eine Debatte schnell ihre Struktur. Argument Mapping zerlegt eine These in ihre Begründungen und macht sichtbar, worauf sie wirklich trägt. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | 1-3 h | 1-3 h | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-8 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Argument Map, Evidence Gaps, Decision Rationale | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | FlowMessungRahmenbedingungen | SensemakingEntscheidungBegründung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |