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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Growth Funnel Analysis |  Growth Growth Experiment |  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 Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | 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 | 1-3 h | 1-2 Wochen | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 1-5 | 1-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | AnalyticsConversionGrowth | MarketingGrowthExperimenteLernen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |