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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Growth Growth Experiment |  Growth A/B Testing |  UX Research Surveys |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 1-2 Wochen | 1-4 Wochen | 3-14 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 1-6 | 1-6 | 50+ |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Survey Results, Charts, Segment Insights |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | MarketingGrowthExperimenteLernen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | QuantitativResearchValidierung |