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| Kriterium |  UX Research HEART Framework |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn UX nur diffus bewertet wird und Tracking ohne Leitplanken läuft, verbindet HEART Framework Erlebnisziele mit messbaren Signalen. Produktteams bekommen damit eine gemeinsame Sprache für Qualität, Nutzung und Entwicklung über Zeit. | 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. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 120 min initial, dann laufend | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-6 | 1-6 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | HEART-GSM-Tabelle, Dashboard | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | KennzahlenUX-ResearchMessungZufriedenheit | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |