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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Product Discovery Experiment Canvas |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Fake Door 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 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. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-60 min | 2-6 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 1-5 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |