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| Kriterium |  UX Research Empathy Mapping |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  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. | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | 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 | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30–60 min | Mehrere Wochen | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-8 | 2-6 Researcher und Sample | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Empathy Map, Assumptions List, Research Gaps | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | SyntheseQualitativWorkshop | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |