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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  UX Research Tree Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |  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 eine Navigation vorhanden ist, Suchwege aber trotzdem scheitern, prüft Tree Testing die Auffindbarkeit ohne visuelle Ablenkung. Die Methode zeigt, ob Labels, Ebenen und Pfade wirklich zu dem Ziel führen, das gemeint ist. | 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 | Niedrig | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-2 Tage | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | Nach Forschungsfrage | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Findability Metrics, Path Analysis, Revised IA | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | InformationsarchitekturNavigationAuffindbarkeit | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |