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| Kriterium |  UX Research Surveys |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Thema in der Breite belastbar werden soll und viele Personen dieselbe Frage beantworten können, sammelt Surveys strukturierte Rückmeldungen in skalierbarer Form. Antworten werden damit vergleichbar und segmentierbar, statt nur anekdotisch vorzuliegen. | 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 unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 3-14 Tage | 1-4 Wochen | Mehrere Wochen | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 50+ | 1-6 | 2-6 Researcher und Sample | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Survey Results, Charts, Segment Insights | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | QuantitativResearchValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |