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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  UX Research Card Sorting |  Product Discovery Assumption Mapping |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 Inhalte nur intern logisch wirken und Nutzende die Struktur nicht wiederfinden, legt Card Sorting ihre mentale Ordnung offen. Begriffe, Gruppen und Benennungen werden so auf die Erwartung der Zielgruppe abgestimmt. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 20-45 min | 45-60 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nach Forschungsfrage | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Content Groups, Label Set, IA Hypotheses | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | InformationsarchitekturNavigationStruktur | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |