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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |  UX Research Surveys |  Product Discovery Fake Door 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn ein Thema in der Breite belastbar werden soll und viele Personen dieselbe Frage beantworten können, sammelt Surveys strukturierte Rückmeldungen in skalierbarer Form. Antworten werden damit vergleichbar und segmentierbar, statt nur anekdotisch vorzuliegen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 3-14 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nutzertraffic | 50+ | Nutzertraffic |
Formatidentisch | Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Survey Results, Charts, Segment Insights | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tags1 gemeinsam | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | QuantitativResearchValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |