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| Kriterium |  Operations Fishbone Diagram |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 1-4 Wochen | 60-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | UrsachenanalyseQualitätOperations | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |