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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  UX Research Surveys |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 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 Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 3-14 Tage | 1-2 Wochen | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 50+ | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Survey Results, Charts, Segment Insights | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | QuantitativResearchValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |