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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Growth A/B Testing |  UX Research Affinity Diagramming |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | 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 Research-Notizen, Feedback oder Beobachtungen unverbunden nebeneinanderliegen, ordnet Affinity Diagramming das Rohmaterial zu tragfähigen Themen. Aus vielen Einzelpunkten werden Muster, die Entscheidungen und Chancen klarer machen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 1-4 Wochen | 45–90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 1-6 | 3-10 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Theme Clusters, Insight Statements, Opportunity Areas | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | SyntheseQualitativUrsachenanalyse | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |