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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Growth Funnel Analysis |  Decision Making Trade-off Analysis |  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. | Bei begrenzten Ressourcen konkurrieren Qualität, Geschwindigkeit, Kosten und Risiko fast immer miteinander. Trade-off Analysis macht diese Gegensätze explizit und verhindert, dass Entscheidungen verdeckte Nebenwirkungen produzieren. | 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 | 45-120 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 1-5 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Trade-off Matrix, Criteria List, Decision Rationale, Accepted Downsides | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | AnalyticsConversionGrowth | ZielkonflikteEntscheidungKriterienOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |