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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Growth A/B Testing |  Operations PDCA Cycle |  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. | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | 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 | 1 h bis mehrere Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 1-6 | 1-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |