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| Kriterium |  Decision Making Impact Filter |  UX Research Surveys |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei neuen Ideen oder Anfragen wird oft zu früh über Lösung und zu wenig über Wirkung gesprochen. Ein Impact Filter zwingt das Vorhaben in eine Wirkungsperspektive und prüft, ob es einen relevanten Unterschied erzeugt. | Wenn ein Thema in der Breite belastbar werden soll und viele Personen dieselbe Frage beantworten können, sammelt Surveys strukturierte Rückmeldungen in skalierbarer Form. Antworten werden damit vergleichbar und segmentierbar, statt nur anekdotisch vorzuliegen. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 20-45 min | 3-14 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 50+ | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Impact Filter, Success Criteria, Next Step | Survey Results, Charts, Segment Insights | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | WirkungOutcomesFramingEntscheidung | QuantitativResearchValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
