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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Operations Causal Factor Analysis |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 2-6 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-10 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |
Oft zusammen betrachtet
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