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| Kriterium |  UX Research Personas |  Delivery Cost of Delay |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | 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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 Tage | 90-180 min | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Internes Team | 3-8 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Persona Profiles, Needs Summary, Scenario Notes | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ResearchKundeSynthese | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |