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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  UX Research HEART Framework |  Growth Pirate Metrics AARRR |  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 UX nur diffus bewertet wird und Tracking ohne Leitplanken läuft, verbindet HEART Framework Erlebnisziele mit messbaren Signalen. Produktteams bekommen damit eine gemeinsame Sprache für Qualität, Nutzung und Entwicklung über Zeit. | Bei Produkten mit komplexen Nutzungswegen ist Gesamtwachstum allein zu grob, um Engpässe zu sehen. Pirate Metrics zerlegt die Beziehung zum Produkt in aufeinanderfolgende Phasen und zeigt, wo der Trichter tatsächlich leckt. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 120 min initial, dann laufend | 1-2 h Setup, laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-6 | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | HEART-GSM-Tabelle, Dashboard | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | KennzahlenUX-ResearchMessungZufriedenheit | GrowthKennzahlenExperimente | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |