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| Kriterium |  UX Research Surveys |  Operations Change Analysis |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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 einer Abweichung nach einer Veränderung isoliert die Methode den Einfluss des geänderten Zustands. Sie grenzt ein, welche Unterschiede relevant sind und welche nur Begleitrauschen darstellen. | 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 Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 3-14 Tage | 45-120 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 50+ | 2-6 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Survey Results, Charts, Segment Insights | Change Matrix, Ursachenhypothesen, Validierungsfragen, Maßnahmenliste | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | QuantitativResearchValidierung | VeränderungUrsachenanalyseFehlersucheVergleich | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |