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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  UX Research Personas |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn Zielgruppen zu vage bleiben und Teams über dieselben Menschen unterschiedlich sprechen, schafft Personas ein gemeinsames, belastbares Nutzungsbild. Verdichtete Profile machen Bedürfnisse, Kontexte und Unterschiede greifbar genug für Entscheidungen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 1-3 Tage | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | Internes Team | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Persona Profiles, Needs Summary, Scenario Notes | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | ResearchKundeSynthese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |