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| Kriterium |  UX Research Surveys |  Decision Making Decision Tree |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke 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 Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | 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 nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 3-14 Tage | 30-90 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 50+ | 1-6 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Survey Results, Charts, Segment Insights | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | QuantitativResearchValidierung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |