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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Innovation Design Thinking |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 komplexen Nutzerproblemen mit unsicherer Ursache verbindet die Methode Beobachtung, Deutung und Experiment zu einem Lernzyklus. Sie hält den Fokus auf reale Bedürfnisse und vermeidet vorschnelle Lösungssprache. Dadurch entstehen robuste Entscheidungen für Produkt und Service. | 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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 1 Tag bis mehrere Wochen | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | InnovationPrototypResearch | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |