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| Kriterium |  Operations Fault Tree Analysis |  UX Research Surveys |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 ein Thema in der Breite belastbar werden soll und viele Personen dieselbe Frage beantworten können, sammelt Surveys strukturierte Rückmeldungen in skalierbarer Form. Antworten werden damit vergleichbar und segmentierbar, statt nur anekdotisch vorzuliegen. | Wenn eine Idee zuerst an echter Betreuung scheitern oder wachsen kann, setzt sie auf Handarbeit statt Automatisierung. Sie zeigt, ob Nutzerwert auch unter manueller Ausführung trägt. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 3-14 Tage | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 50+ | 3-10 Kunden | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen | Survey Results, Charts, Segment Insights | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | RisikoUrsachenanalyseSicherheit | QuantitativResearchValidierung | MVPValidierungServiceDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |