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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  UX Design Lean UX Canvas |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  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 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 | 2-3 h | 60-90 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-8 | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Ausgefüllter Lean UX Canvas, Hypothesenliste, Erstes Experiment | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | CanvasHypotheseOutcomesDiscovery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |