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| Kriterium |  UX Research Contextual Inquiry |  Growth Funnel Analysis |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Arbeitsabläufe nur aus Erzählungen bekannt sind und der echte Kontext verborgen bleibt, macht Contextual Inquiry Verhalten am Arbeitsplatz sichtbar. Beobachtung und Rückfrage zusammen zeigen, wie Menschen wirklich arbeiten, unterbrechen und improvisieren. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 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 | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 Wochen | 1-3 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-12 Beobachtungen | 1-5 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Field Notes, Workflow Insights, Pain Points | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchBeobachtungKontext | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |