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| Kriterium |  Operations Scatter Diagram |  Operations Failure Mode and Effects Analysis |  Growth A/B Testing |  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. | Bei einem Prozess, Produkt oder Service mit spürbaren Ausfallrisiken bewertet die Methode mögliche Fehlbilder vorab. Sie lenkt Aufmerksamkeit auf Kombinationen aus Eintritt, Wirkung und Entdeckbarkeit. | 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 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 | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 2-6 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 3-10 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Scatter Plot, Korrelationsnotiz, Hypothesenliste | FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | UrsachenanalyseQualitätVisualisierung | RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |