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| Kriterium |  Operations Fault Tree Analysis |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem kritischen Top-Event mit mehreren möglichen Auslösern modelliert die Methode Versagenspfade logisch. Sie macht sichtbar, welche Kombinationen aus Bedingungen zu einem Schaden führen können. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. | 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 | 2-6 h | 1-5 Tage | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | Nutzertraffic | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | RisikoUrsachenanalyseSicherheit | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |