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| Kriterium |  Product Discovery Concierge MVP |  Knowledge Modeling Event Modeling |  UX Research Affinity Diagramming |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Idee zuerst an echter Betreuung scheitern oder wachsen kann, setzt sie auf Handarbeit statt Automatisierung. Sie zeigt, ob Nutzerwert auch unter manueller Ausführung trägt. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | Wenn Research-Notizen, Feedback oder Beobachtungen unverbunden nebeneinanderliegen, ordnet Affinity Diagramming das Rohmaterial zu tragfähigen Themen. Aus vielen Einzelpunkten werden Muster, die Entscheidungen und Chancen klarer machen. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 2-6 h | 45–90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 Kunden | 2-8 | 3-10 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Theme Clusters, Insight Statements, Opportunity Areas | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | MVPValidierungServiceDiscovery | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | SyntheseQualitativUrsachenanalyse | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |