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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Growth A/B Testing |  Operations 5 Whys |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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 einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-4 Wochen | 15-30 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 1-6 | 2-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |