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| Kriterium |  Operations DMAIC |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Assumption Mapping |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | 2-12 Wochen | 1-2 Wochen | 45-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-6 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung | MarketingGrowthExperimenteLernen | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |