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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Growth A/B Testing |  Systems Thinking Behavior Over Time Graph |
|---|---|---|---|---|
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. | Ein Causal Loop Diagram macht Rückkopplungen, Verstärkung und Ausgleich in einem System lesbar. Es deckt Nebenwirkungen und Selbstverstärkung auf, die in linearen Erklärungen verborgen bleiben. | 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. | Ein Behavior Over Time Graph zeigt, wie sich eine Kennzahl oder Beobachtung über Zeit entwickelt. Die Methode macht Trends, Brüche und wiederkehrende Muster sichtbar, die in Momentaufnahmen untergehen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-3 h | 1-4 Wochen | 20-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 2-8 | 1-6 | 1-10 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Behavior Over Time Graph, Trend Hypotheses, Key Events |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | SystemdenkenMusterDynamik |