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| Kriterium |  UX Research Surveys |  Growth Funnel Analysis |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 3-14 Tage | 1-3 h | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 50+ | 1-5 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Survey Results, Charts, Segment Insights | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | QuantitativResearchValidierung | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |