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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  UX Research Empathy Mapping |  Product Discovery Fake Door Test |  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 über eine Zielgruppe viel vermutet, aber wenig gemeinsam gesehen wird, macht Empathy Mapping Wissen und Lücken direkt vergleichbar. Das Bild zeigt zugleich, welche Annahmen tragfähig sind und wo Evidenz fehlt. | 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 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 | 30–60 min | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 4-8 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Empathy Map, Assumptions List, Research Gaps | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | SyntheseQualitativWorkshop | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |