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| Kriterium |  Operations Causal Factor Analysis |  Growth Flywheel |  Growth Funnel Analysis |  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. | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 60-120 min | 1-3 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 3-8 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | GrowthRetentionConversion | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |