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| Kriterium |  Operations Scatter Diagram |  Operations Root Cause Tree Analysis |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|
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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-3 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Scatter Plot, Korrelationsnotiz, Hypothesenliste | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | UrsachenanalyseQualitätVisualisierung | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |
Oft zusammen betrachtet
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