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| Kriterium |  Operations Scatter Diagram |  Growth A/B Testing |  Operations Root Cause Tree Analysis |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei der Frage, ob zwei Messgrößen zusammenhängen, macht die Methode Muster im Datenbild sichtbar. Sie trennt gefühlte Zusammenhänge von Beziehungen, die sich tatsächlich im Verlauf zeigen. | 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 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 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-4 Wochen | 1-3 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Scatter Plot, Korrelationsnotiz, Hypothesenliste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | UrsachenanalyseQualitätVisualisierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |