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| Kriterium |  UX Research Usability Testing |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  Product Discovery Assumption Mapping |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Produkt zwar gebaut ist, aber Menschen an Aufgaben hängen bleiben, zeigt Usability Testing die Reibung an konkreten Stellen. Beobachtete Nutzung statt Selbstauskunft macht sichtbar, wo Orientierung, Verständnis oder Interaktion kippen. | Wenn Systeme unerwartet ausfallen, liefern spontane Versuche oft mehr Lärm als Erkenntnis. Hypothesis-driven Troubleshooting übersetzt Symptome in überprüfbare Annahmen und macht die Fehlersuche lernbar. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h je Session | 30-240 min | 45-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nach Forschungsfrage | 1-6 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Usability Issues, Severity List, Recommendations | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungUXPrototyp | FehlersucheProblemlösungDiagnose | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |