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| Kriterium |  UX Research Surveys |  Growth A/B Testing |  Operations Root Cause Analysis |  Operations Root Cause Tree Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Thema in der Breite belastbar werden soll und viele Personen dieselbe Frage beantworten können, sammelt Surveys strukturierte Rückmeldungen in skalierbarer Form. Antworten werden damit vergleichbar und segmentierbar, statt nur anekdotisch vorzuliegen. | 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 ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 3-14 Tage | 1-4 Wochen | 1-4 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 50+ | 1-6 | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Survey Results, Charts, Segment Insights | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | QuantitativResearchValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität |