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| Kriterium |  Operations Scatter Diagram |  Operations Root Cause 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. | Wenn ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. | 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 | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-4 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 3-8 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Scatter Plot, Korrelationsnotiz, Hypothesenliste | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | UrsachenanalyseQualitätVisualisierung | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |