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| Kriterium | ![]() UX Research Diary Study | ![]() Growth Flywheel | ![]() Product Discovery Experiment Canvas | ![]() 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. | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. | 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. | 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 60-120 min | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 3-8 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | GrowthRetentionConversion | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |



