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| Kriterium |  Agile Bucket System |  Agile Affinity Estimation |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | 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 | Mittel | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 30-90 min | 1-2 h Setup, laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 3-12 | 2-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |