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| Kriterium |  Growth Pirate Metrics AARRR |  UX Research Card Sorting |  Product Discovery Experiment Canvas |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Produkten mit komplexen Nutzungswegen ist Gesamtwachstum allein zu grob, um Engpässe zu sehen. Pirate Metrics zerlegt die Beziehung zum Produkt in aufeinanderfolgende Phasen und zeigt, wo der Trichter tatsächlich leckt. | Wenn Inhalte nur intern logisch wirken und Nutzende die Struktur nicht wiederfinden, legt Card Sorting ihre mentale Ordnung offen. Begriffe, Gruppen und Benennungen werden so auf die Erwartung der Zielgruppe abgestimmt. | 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. | 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 | Niedrig | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h Setup, laufend | 20-45 min | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | Nach Forschungsfrage | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Content Groups, Label Set, IA Hypotheses | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | GrowthKennzahlenExperimente | InformationsarchitekturNavigationStruktur | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |