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| Kriterium |  Product Discovery Concierge MVP |  Agile Example Mapping |  Agile Specification by Example |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn eine Story fachliche Regeln und Ausnahmen trägt, bringt sie Klarheit vor der Umsetzung. Sie macht Beispiele, offene Fragen und Abgrenzungen so sichtbar, dass die Logik gemeinsam tragfähig wird. | Wenn fachliche Regeln präzise werden sollen, verbindet sie Sprache, Beispiel und Prüfung. Sie verhindert, dass Anforderungen zu abstrakt oder missverständlich bleiben. | 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 | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-60 min | 60-90 min pro Feature | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 Kunden | 3-7 | 3-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Beispieltabelle, Acceptance Tests | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | MVPValidierungServiceDiscovery | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | AgilAnforderungenBeispieleBehavior-Driven Development | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |