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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |  UX Research Card Sorting |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 20-45 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-6 | Nach Forschungsfrage | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Content Groups, Label Set, IA Hypotheses | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | InformationsarchitekturNavigationStruktur | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |