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| Kriterium |  Operations Causal Factor Analysis |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Assumption Mapping |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 30-60 min | 45-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-5 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |