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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Growth North Star Metric |  Product Discovery Smoke Test |  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 Produktteams viele Kennzahlen verfolgen, verliert sich der Blick leicht auf das eigentliche Kundenergebnis. Eine North Star Metric bündelt Wachstum, Nutzung und Wertbeitrag in einem Signal, das die Richtung des Systems sichtbar macht. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 h | 1-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 3-8 | Nutzertraffic | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | North Star Metric, Input Metric Tree, Measurement Cadence | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | GrowthKennzahlenAbstimmungRetention | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |