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| Kriterium |  Product Discovery Assumption Mapping |  Product Strategy Counter Metrics |  UX Research HEART Framework |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn eine Hauptmetrik Nebenwirkungen verdecken könnte, ergänzt sie Schutzsignale gegen unerwünschte Effekte. Sie macht Risiko im Wachstum oder in der Steuerung früh sichtbar. | Wenn UX nur diffus bewertet wird und Tracking ohne Leitplanken läuft, verbindet HEART Framework Erlebnisziele mit messbaren Signalen. Produktteams bekommen damit eine gemeinsame Sprache für Qualität, Nutzung und Entwicklung über Zeit. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-60 min | 30-60 min | 120 min initial, dann laufend | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-6 | 3-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Counter-Metric-Liste, Guardrail-Definitionen | HEART-GSM-Tabelle, Dashboard | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | KennzahlenMessungStrategieExperimente | KennzahlenUX-ResearchMessungZufriedenheit | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |