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| Kriterium |  Operations DMAIC |  Growth A/B Testing |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem Prozessproblem mit schwankender Leistung bringt die Methode Analyse und Verbesserung in eine disziplinierte Folge. Sie schafft einen Rahmen, in dem Zahlen, Ursachen und Steuerung zusammenlaufen. | 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 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 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 | Hoch | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-12 Wochen | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-6 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |