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| Kriterium |  UX Research Card Sorting |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Inhalte nur intern logisch wirken und Nutzende die Struktur nicht wiederfinden, legt Card Sorting ihre mentale Ordnung offen. Begriffe, Gruppen und Benennungen werden so auf die Erwartung der Zielgruppe abgestimmt. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 20-45 min | 60-90 min | 1-2 h | 1-2 Wochen pro Iteration |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nach Forschungsfrage | 3-8 | 2-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Content Groups, Label Set, IA Hypotheses | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht |
Tagskeine Überschneidung | InformationsarchitekturNavigationStruktur | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen |