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| Kriterium |  Product Strategy Impact Mapping |  UX Research Diary Study |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Ziel mit mehreren möglichen Wegen verknüpft werden muss, zeigt sie Wirkungsketten statt Featurelisten. Sie verbindet Business Goal, Verhaltensänderung und Maßnahmen. | Wenn Erfahrungen über Tage oder Wochen entstehen und ein Einzeltermin sie nicht einfängt, hält Diary Study den Verlauf im Alltag fest. Wiederkehrende Auslöser, Stimmungen und Gewohnheiten werden dadurch jenseits der Erinnerungsschärfe sichtbar. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 5-20 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Impact Map, Outcome Hypotheses, Delivery Options | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesStrategieVerhaltenPlanung | UX-ResearchTrackingVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |