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| Kriterium |  Product Discovery Opportunity Scoring |  UX Design Lean UX Canvas |  Growth Funnel Analysis |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Chancen nach ihren Effekten geordnet werden müssen, macht sie Wichtigkeit und Zufriedenheit direkt vergleichbar. Sie hilft, unterversorgte Bedürfnisse vor andere Ideen zu ziehen. | Wenn Problem, Nutzer und Experiment zusammen gedacht werden müssen, schafft sie eine klare Arbeitsfläche für Annahmen. Sie hält Ausrichtung und Lernbedarf auf einer Seite zusammen. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 | 60-120 min | 2-3 h | 1-3 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-6 | 3-8 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Opportunity-Score-Tabelle, Top-Outcomes | Ausgefüllter Lean UX Canvas, Hypothesenliste, Erstes Experiment | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungDiscoveryOutcomesBedürfnisse | CanvasHypotheseOutcomesDiscovery | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |