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| Kriterium |  Operations Root Cause Tree Analysis |  Growth A/B Testing |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem Problem mit mehreren vermuteten Ursachen bildet die Methode eine kausale Struktur statt einer bloßen Liste. Sie macht sichtbar, wie Ursachen zusammenhängen und wo die stärksten Ansatzpunkte liegen. | 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 Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | 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 | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |