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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Growth A/B Testing |  Operations Fishbone Diagram |  Product Discovery Smoke 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. | Wenn ein Problem mehrere mögliche Einflussfaktoren hat, ordnet die Methode Ursachen nach Ursachebereichen. Sie verhindert, dass eine erste Vermutung den Blick auf andere plausible Treiber verstellt. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-4 Wochen | 30-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | UrsachenanalyseQualitätOperations | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |