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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  UX Research Diary Study |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-4 Wochen | 1-4 Wochen | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 5-20 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | UX-ResearchTrackingVerhalten | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |