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| Kriterium |  Product Strategy ICE Scoring |  UX Research User Interviews |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. | Wenn Teams Bedürfnisse nur aus Annahmen ableiten und echte Motive fehlen, liefern User Interviews direkten Zugang zu Verhalten und Bedeutung. Gespräche aus dem Alltag der Zielgruppe machen Muster, Spannungen und offene Fragen belastbar sichtbar. | 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30–60 min je Gespräch | 1-4 Wochen | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1 Interviewperson je Gespräch | 1-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | Interview Notes, Themes, Insight Summary | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | QualitativResearchKundeDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |