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| Kriterium |  Operations DMAIC |  Growth Growth Experiment |  Operations PDCA Cycle |  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. | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 2-12 Wochen | 1-2 Wochen | 1 h bis mehrere Wochen | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-6 | 1-8 | 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 | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung | MarketingGrowthExperimenteLernen | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |