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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  UX Research Diary Study |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | 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 | Mittel | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen pro Iteration | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 5-20 | 2-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | UX-ResearchTrackingVerhalten | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |