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| Kriterium |  UX Research Personas |  Growth Hooked Model |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei Produkten mit hoher Wiederkehr zählt nicht nur erster Kontakt, sondern routinisierte Rückkehr. Das Hooked Model beschreibt, wie externe oder interne Auslöser, einfache Aktion, Belohnung und Investition zu einem stabilen Nutzungsritual werden. | 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 Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 Tage | Mehrere Workshops über Wochen | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | Internes Team | 2-8 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Persona Profiles, Needs Summary, Scenario Notes | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ResearchKundeSynthese | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |