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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  UX Research Surveys |  Growth Flywheel |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | 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. | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. | 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 | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 3-14 Tage | 60-120 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 50+ | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Survey Results, Charts, Segment Insights | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | QuantitativResearchValidierung | GrowthRetentionConversion | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |