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| Kriterium |  UX Research Surveys |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  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. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | 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 | 1-2 h Setup, laufend | Mehrere Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 50+ | 2-6 | 2-6 Researcher und Sample | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Survey Results, Charts, Segment Insights | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | QuantitativResearchValidierung | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |