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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Growth A/B Testing |  Decision Making Constraint Analysis |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | 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 ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 1-4 Wochen | 30-90 min | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-6 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |