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| Kriterium |  Operations Kaizen Event |  Growth Funnel Analysis |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind. | 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. | 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 | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 0.5-5 Tage | 1-3 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-5 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |