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| Kriterium |  UX Research Surveys |  Operations Causal Factor Analysis |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei einem Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 3-14 Tage | 2-6 h | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 50+ | 3-10 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Survey Results, Charts, Segment Insights | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | QuantitativResearchValidierung | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |