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| Kriterium |  Operations Causal Factor Analysis |  Growth Growth Experiment |  Operations MORT 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. | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | Bei einem sicherheitsrelevanten Ereignis oder einem System mit hohen Schutzanforderungen prüft die Methode, wo Kontrollen versagt haben. Sie legt sowohl technische als auch organisatorische Lücken offen. | 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 | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 1-2 Wochen | Mehrere Tage bis Wochen | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-6 | 2-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | MORT Worksheets, Findings je Zweig, Korrekturmaßnahmen, Systemische Empfehlungen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | MarketingGrowthExperimenteLernen | UrsachenanalyseSicherheitSystemischIncident | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |