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| Kriterium |  UX Research Card Sorting |  Product Strategy DIBB |  Decision Making Assumption Surfacing |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Inhalte nur intern logisch wirken und Nutzende die Struktur nicht wiederfinden, legt Card Sorting ihre mentale Ordnung offen. Begriffe, Gruppen und Benennungen werden so auf die Erwartung der Zielgruppe abgestimmt. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen. | 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. |
Komplexitätidentisch | Niedrig | Niedrig | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 20-45 min | 1-2 h | 45-90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nach Forschungsfrage | 2-8 | 2-8 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Content Groups, Label Set, IA Hypotheses | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | InformationsarchitekturNavigationStruktur | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |