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| Kriterium |  Agile Affinity Estimation |  Product Discovery User Story Mapping |  Product Discovery Experiment Canvas |  Agile Bucket System |
|---|---|---|---|---|
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 Nutzerziele und Lieferumfang auseinanderlaufen könnten, ordnet sie die Reise vom Ziel bis zum Slice. Sie macht sichtbar, wo ein MVP wirklich schneiden kann. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 2-4 h | 30-60 min | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 4-10 | 1-5 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Story Map, Release Slices, Backlog Candidates | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | BacklogJourneyPlanungMVP | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | SchätzungBacklogRelative Schätzung |