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| Kriterium |  Innovation Design Thinking |  Operations 5 Whys |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei komplexen Nutzerproblemen mit unsicherer Ursache verbindet die Methode Beobachtung, Deutung und Experiment zu einem Lernzyklus. Sie hält den Fokus auf reale Bedürfnisse und vermeidet vorschnelle Lösungssprache. Dadurch entstehen robuste Entscheidungen für Produkt und Service. | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | Niedrig | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1 Tag bis mehrere Wochen | 15-30 min | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 2-6 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | InnovationPrototypResearch | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |