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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Growth A/B Testing |  Operations ALPEN Method |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Erfahrungen über Tage oder Wochen entstehen und ein Einzeltermin sie nicht einfängt, hält Diary Study den Verlauf im Alltag fest. Wiederkehrende Auslöser, Stimmungen und Gewohnheiten werden dadurch jenseits der Erinnerungsschärfe sichtbar. | 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. | Bei einem übervollen Tag mit zu vielen Aufgaben entsteht ein realistisches Tagesbild. Die Methode verbindet Schätzen, Entscheiden und Pufferdenken, damit Planung zur verfügbaren Energie und Zeit passt. | 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 | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-4 Wochen | 10-20 min täglich | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 1-6 | 1 | Nutzertraffic |
Formatidentisch | Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Daily Plan, Time Estimates, Review Notes | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PlanungZeitmanagementProduktivitätOperations | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |