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| Kriterium |  Operations Bottleneck Analysis |  Decision Making Risk Matrix |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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. | In Projekten mit vielen möglichen Störungen fehlt schnell die Orientierung, welche Risiken zuerst Aufmerksamkeit verdienen. Eine Risk Matrix ordnet Wahrscheinlichkeit und Auswirkung so, dass Priorität aus Schaden und Eintrittskraft gemeinsam entsteht. | 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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-60 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 3-10 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Risikomatrix, Top-Risiko-Liste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | FlowMessungRahmenbedingungen | RisikoEntscheidungPriorisierungBewertung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |