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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  UX Research HEART Framework |  Product Strategy KPI Tree |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 UX nur diffus bewertet wird und Tracking ohne Leitplanken läuft, verbindet HEART Framework Erlebnisziele mit messbaren Signalen. Produktteams bekommen damit eine gemeinsame Sprache für Qualität, Nutzung und Entwicklung über Zeit. | Wenn Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 120 min initial, dann laufend | 90-180 min initial, dann laufend | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 3-6 | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | HEART-GSM-Tabelle, Dashboard | KPI-Baum, Owner-Liste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | KennzahlenUX-ResearchMessungZufriedenheit | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |