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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Decision Making Decision Tree |  Growth A/B Testing |  Product Discovery MVP Test Matrix |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | 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 mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 30-90 min | 1-4 Wochen | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-6 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Test-Matrix, Test-Plan |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |