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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  UX Research Diary Study |  Growth A/B Testing |  Growth Funnel Analysis |
|---|---|---|---|---|
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 Erfahrungen über Tage oder Wochen entstehen und ein Einzeltermin sie nicht einfängt, hält Diary Study den Verlauf im Alltag fest. Wiederkehrende Auslöser, Stimmungen und Gewohnheiten werden dadurch jenseits der Erinnerungsschärfe sichtbar. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 1-4 Wochen | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 5-20 | 1-6 | 1-5 |
Formatidentisch | Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | UX-ResearchTrackingVerhalten | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnalyticsConversionGrowth |