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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Operations Fault Tree Analysis |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 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. | 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 | Mittel | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 2-6 h | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-8 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | RisikoUrsachenanalyseSicherheit | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |