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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  UX Research Tree Testing |  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 eine Navigation vorhanden ist, Suchwege aber trotzdem scheitern, prüft Tree Testing die Auffindbarkeit ohne visuelle Ablenkung. Die Methode zeigt, ob Labels, Ebenen und Pfade wirklich zu dem Ziel führen, das gemeint ist. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 Tage | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nach Forschungsfrage | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Findability Metrics, Path Analysis, Revised IA | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | InformationsarchitekturNavigationAuffindbarkeit | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |