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| Kriterium |  Operations Failure Mode and Effects Analysis |  Growth Funnel Analysis |  Operations Fault Tree Analysis |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 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 | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 1-3 h | 2-6 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-5 | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse | AnalyticsConversionGrowth | RisikoUrsachenanalyseSicherheit | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |