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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 60-90 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | Nutzertraffic | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |