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| Kriterium |  Engineering Failure Scenario Analysis |  Engineering Kanban |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | In kritischen Prozessen reicht es nicht, nur den Normalfall zu planen. Failure Scenario Analysis betrachtet den Weg ins Scheitern und zeigt, welche Ausfälle, Ketten und Kontrolllücken am meisten Schaden erzeugen. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | Ongoing | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-12 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Failure Scenarios, Risk Notes, Control Gaps, Test and Response Actions | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ScheiternResilienzRisiko | FlowVisuelles ManagementDelivery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |