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| Kriterium |  UX Research Surveys |  Growth Hooked Model |  Product Discovery Experiment Canvas |  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 Produkten mit hoher Wiederkehr zählt nicht nur erster Kontakt, sondern routinisierte Rückkehr. Das Hooked Model beschreibt, wie externe oder interne Auslöser, einfache Aktion, Belohnung und Investition zu einem stabilen Nutzungsritual werden. | 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. | 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 | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 3-14 Tage | Mehrere Workshops über Wochen | 30-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 50+ | 2-8 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Survey Results, Charts, Segment Insights | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | QuantitativResearchValidierung | GrowthVerhaltenRetention | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |