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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  UX Design Lean UX Canvas |  Product Discovery Hypothesis Prioritization 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 unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Wenn Problem, Nutzer und Experiment zusammen gedacht werden müssen, schafft sie eine klare Arbeitsfläche für Annahmen. Sie hält Ausrichtung und Lernbedarf auf einer Seite zusammen. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Mehrere Wochen | 2-3 h | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-6 Researcher und Sample | 3-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Ausgefüllter Lean UX Canvas, Hypothesenliste, Erstes Experiment | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | CanvasHypotheseOutcomesDiscovery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |