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| Kriterium |  Product Discovery Concierge MVP |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Innovation Lean Startup |  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. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 2-6 h | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 Kunden | 2-8 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | MVPValidierungServiceDiscovery | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | LeanStartupValidierungMVP | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |