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| Kriterium |  Decision Making Pareto Analysis |  Growth A/B Testing |  Operations 5 Whys |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | In vielen Problemlagen verteilt sich Wirkung ungleich über viele Ursachen. Eine Pareto Analysis trennt die wenigen Treiber mit hoher Hebelwirkung von der langen Restmenge und richtet den Fokus auf das, was messbar bewegt. | 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 | Niedrig | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 1-4 Wochen | 15-30 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-6 | 2-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Pareto Chart, Top Causes, Focus List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungQualitätFokusUrsachenanalyse | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |