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| Kriterium |  UX Research User Interviews |  Growth A/B Testing |  Product Strategy KPI Tree |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Teams Bedürfnisse nur aus Annahmen ableiten und echte Motive fehlen, liefern User Interviews direkten Zugang zu Verhalten und Bedeutung. Gespräche aus dem Alltag der Zielgruppe machen Muster, Spannungen und offene Fragen belastbar sichtbar. | 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 Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | 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 | Niedrig | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30–60 min je Gespräch | 1-4 Wochen | 90-180 min initial, dann laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 Interviewperson je Gespräch | 1-6 | 3-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Interview Notes, Themes, Insight Summary | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | KPI-Baum, Owner-Liste | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | QualitativResearchKundeDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |