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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  UX Research Tree Testing |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Smoke 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 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 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 Tage | 1-2 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nach Forschungsfrage | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Findability Metrics, Path Analysis, Revised IA | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | InformationsarchitekturNavigationAuffindbarkeit | MarketingGrowthExperimenteLernen | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |