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| Kriterium |  Operations Causal Factor Analysis |  Growth Funnel Analysis |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 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. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 1-3 h | 1-4 Wochen | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-5 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |