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| Kriterium |  Operations Causal Factor Analysis |  Growth Growth Experiment |  Operations Root Cause 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. | Wenn ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. | 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 | 1-2 Wochen | 1-4 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-6 | 3-8 | 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 | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | MarketingGrowthExperimenteLernen | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |