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| Kriterium |  Operations Fishbone Diagram |  Growth A/B Testing |  Operations Failure Mode and Effects Analysis |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Problem mehrere mögliche Einflussfaktoren hat, ordnet die Methode Ursachen nach Ursachebereichen. Sie verhindert, dass eine erste Vermutung den Blick auf andere plausible Treiber verstellt. | 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. | Bei einem Prozess, Produkt oder Service mit spürbaren Ausfallrisiken bewertet die Methode mögliche Fehlbilder vorab. Sie lenkt Aufmerksamkeit auf Kombinationen aus Eintritt, Wirkung und Entdeckbarkeit. | 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 | Niedrig | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 1-4 Wochen | 2-6 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 3-10 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | UrsachenanalyseQualitätOperations | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |