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| Kriterium | ![]() UX Research Diary Study | ![]() Product Discovery Smoke Test | ![]() Product Strategy KPI Tree | ![]() 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 90-180 min initial, dann laufend | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | Nutzertraffic | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | KPI-Baum, Owner-Liste | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |



