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Kriterium
Arbeitsfläche für A/B Testing: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Growth
A/B Testing
Papierillustration mit drei sortierten Kartenstapeln und einer offenen Frage zu einer möglichen Gruppe.
UX Research
Card Sorting
Papierillustration einer Annahmenmatrix mit priorisierten Testkarten
Decision Making
Assumption Surfacing
Papierillustration einer Assumption Map als ruhige Vier-Felder-Matrix mit Hypothesenkarten und Markierung der wichtigen, kaum belegten Annahmen.
Product Discovery
Assumption Mapping
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.In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen.Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten.
Komplexitätunterschiedlich
HochNiedrigNiedrigMittel
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen20-45 min45-90 min45-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-6Nach Forschungsfrage2-82-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Experiment Result, Decision Log, Learning SummaryContent Groups, Label Set, IA HypothesesAssumption List, Critical Assumptions, Learning PlanAssumption Map, Test Backlog, Risk Ranking
Tagskeine Überschneidung
ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung
InformationsarchitekturNavigationStruktur
AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery
AnnahmenRisikoExperimenteValidierung
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