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| Kriterium |  Agile Affinity Estimation |  Agile NoEstimates |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | laufend | 60-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 2-12 | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | SchätzungPrognoseFlow | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |