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| Kriterium |  UX Research Affinity Diagramming |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Research-Notizen, Feedback oder Beobachtungen unverbunden nebeneinanderliegen, ordnet Affinity Diagramming das Rohmaterial zu tragfähigen Themen. Aus vielen Einzelpunkten werden Muster, die Entscheidungen und Chancen klarer machen. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn eine Idee zuerst an echter Betreuung scheitern oder wachsen kann, setzt sie auf Handarbeit statt Automatisierung. Sie zeigt, ob Nutzerwert auch unter manueller Ausführung trägt. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45–90 min | 60-90 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 3-8 | 3-10 Kunden | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Theme Clusters, Insight Statements, Opportunity Areas | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | SyntheseQualitativUrsachenanalyse | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | MVPValidierungServiceDiscovery | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |