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| Kriterium |  UX Research Empathy Mapping |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn über eine Zielgruppe viel vermutet, aber wenig gemeinsam gesehen wird, macht Empathy Mapping Wissen und Lücken direkt vergleichbar. Das Bild zeigt zugleich, welche Annahmen tragfähig sind und wo Evidenz fehlt. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | 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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30–60 min | 2-6 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-8 | 2-8 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Empathy Map, Assumptions List, Research Gaps | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | SyntheseQualitativWorkshop | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |