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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  UX Design Lean UX Canvas |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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 Problem, Nutzer und Experiment zusammen gedacht werden müssen, schafft sie eine klare Arbeitsfläche für Annahmen. Sie hält Ausrichtung und Lernbedarf auf einer Seite zusammen. | 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 noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 2-3 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-8 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Ausgefüllter Lean UX Canvas, Hypothesenliste, Erstes Experiment | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | CanvasHypotheseOutcomesDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |