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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  UX Research Tree Testing |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  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 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 Tage | 60-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nach Forschungsfrage | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Findability Metrics, Path Analysis, Revised IA | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | InformationsarchitekturNavigationAuffindbarkeit | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |