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| Kriterium |  Architecture C4 Model |  Product Discovery Problem Interview |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Das C4 Model macht ein System über mehrere Auflösungsebenen lesbar, vom Kontext bis zum Code. Es eignet sich, wenn verschiedene Zielgruppen dieselbe Architektur aus unterschiedlichen Höhen verstehen sollen. | Wenn erst das Problembild belastbar werden muss, fragt sie nach realen Situationen und Folgen. Sie trennt echtes Leiden von bloßem Interesse an einer Lösung. | 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 | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 h | 30-60 min je Interview | 60-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 5-12 Interviews | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Problem Evidence, Risk Notes, Customer Segments | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ArchitekturKommunikationVisualisierung | DiscoveryInterviewsValidierung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |