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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-4 Wochen | 60-90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 1-6 | 3-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |