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| Kriterium |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  UX Research Usability Testing |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Systeme unerwartet ausfallen, liefern spontane Versuche oft mehr Lärm als Erkenntnis. Hypothesis-driven Troubleshooting übersetzt Symptome in überprüfbare Annahmen und macht die Fehlersuche lernbar. | Wenn ein Produkt zwar gebaut ist, aber Menschen an Aufgaben hängen bleiben, zeigt Usability Testing die Reibung an konkreten Stellen. Beobachtete Nutzung statt Selbstauskunft macht sichtbar, wo Orientierung, Verständnis oder Interaktion kippen. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-240 min | 1-2 h je Session | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nach Forschungsfrage | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Usability Issues, Severity List, Recommendations | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | ValidierungUXPrototyp | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |