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Kriterium
Papierillustration zu Causal Factor Analysis.
Operations
Causal Factor Analysis
Papierillustration einer Assumption Map als ruhige Vier-Felder-Matrix mit Hypothesenkarten und Markierung der wichtigen, kaum belegten Annahmen.
Product Discovery
Assumption Mapping
Ein hypothetisches Scheitern macht konkrete Risiken, Frühwarnsignale und passende Maßnahmen sichtbar.
Decision Making
Pre-Mortem
Arbeitsfläche für A/B Testing: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Growth
A/B Testing
Zweckunterschiedlich
Bei einem Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen.Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten.In frühen Vorhaben mit vielen Unsicherheiten wird schnell zu optimistisch geplant. Ein Pre-mortem macht das erwartete Scheitern vorweg sichtbar und schärft den Blick für Ursachen, Lücken und Gegenmaßnahmen.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
HochMittelNiedrigHoch
Zeitunterschiedlich
2-6 h45-60 min20–45 min1-4 Wochen
Teilnehmendeunterschiedlich
3-102-8Kleine fachübergreifende Gruppe1-6
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshopAsync
Outputunterschiedlich
Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective ActionsAssumption Map, Test Backlog, Risk RankingRisk List, Mitigation Plan, Assumption LogExperiment Result, Decision Log, Learning Summary
Tagskeine Überschneidung
KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste
AnnahmenRisikoExperimenteValidierung
RisikoEntscheidungScheiternPlanung
ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung
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