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| Kriterium |  Agile Affinity Estimation |  Product Discovery Experiment Canvas |  Agile Bucket System |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | 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. | Wenn eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 30-60 min | 30-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-5 | 3-12 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | SchätzungBacklogRelative Schätzung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |