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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Product Discovery Assumption Mapping |  Growth Pirate Metrics AARRR |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Bei Produkten mit komplexen Nutzungswegen ist Gesamtwachstum allein zu grob, um Engpässe zu sehen. Pirate Metrics zerlegt die Beziehung zum Produkt in aufeinanderfolgende Phasen und zeigt, wo der Trichter tatsächlich leckt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 45-60 min | 1-2 h Setup, laufend | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 2-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | GrowthKennzahlenExperimente | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |