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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Growth Funnel Analysis |  Delivery Cost of Delay |  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 viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | 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 | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-3 h | 90-180 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 1-5 | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | AnalyticsConversionGrowth | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |