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| Kriterium |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  Product Discovery Assumption Mapping |  Operations 5 Whys |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Systeme unerwartet ausfallen, liefern spontane Versuche oft mehr Lärm als Erkenntnis. Hypothesis-driven Troubleshooting übersetzt Symptome in überprüfbare Annahmen und macht die Fehlersuche lernbar. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 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 | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-240 min | 45-60 min | 15-30 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 2-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |