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| Kriterium |  UX Research Empathy Mapping |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Assumption Mapping |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30–60 min | 2-6 h | 45-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-8 | 2-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Empathy Map, Assumptions List, Research Gaps | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | SyntheseQualitativWorkshop | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |