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| Kriterium |  UX Research Affinity Diagramming |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45–90 min | 60-90 min | 2-6 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 3-8 | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Theme Clusters, Insight Statements, Opportunity Areas | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | SyntheseQualitativUrsachenanalyse | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |