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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  UX Research Diary Study |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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 Erfahrungen über Tage oder Wochen entstehen und ein Einzeltermin sie nicht einfängt, hält Diary Study den Verlauf im Alltag fest. Wiederkehrende Auslöser, Stimmungen und Gewohnheiten werden dadurch jenseits der Erinnerungsschärfe sichtbar. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 5-20 | Nutzertraffic | Nutzertraffic |
Formatidentisch | Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | UX-ResearchTrackingVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |