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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  UX Research Surveys |  UX Research Personas |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 3-14 Tage | 1-3 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 50+ | Internes Team | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Survey Results, Charts, Segment Insights | Persona Profiles, Needs Summary, Scenario Notes | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | QuantitativResearchValidierung | ResearchKundeSynthese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |