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| Kriterium |  Operations After-Action Review |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 20-45 min | 60-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Lessons Learned, Action Items, Event Summary | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | LernenOperationsVerbesserung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
