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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Growth Pirate Metrics AARRR |  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. | Bei Produkten mit komplexen Nutzungswegen ist Gesamtwachstum allein zu grob, um Engpässe zu sehen. Pirate Metrics zerlegt die Beziehung zum Produkt in aufeinanderfolgende Phasen und zeigt, wo der Trichter tatsächlich leckt. | 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 | 1-2 h Setup, laufend | 1-2 Wochen | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 2-8 | 1-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | GrowthKennzahlenExperimente | MarketingGrowthExperimenteLernen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |