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| Kriterium |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Discovery Opportunity Interview |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |
|---|---|---|---|---|
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 Chancen noch hinter Bedarfssignalen verborgen sind, strukturiert sie Gespräche auf Bedürfnisse und Hürden. Sie sucht nach Mustern, die zu neuen Produktchancen führen. | 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. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-60 min je Interview | 1-5 Tage | 1-2 h Setup, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 Kunden | 5-12 Interviews | Nutzertraffic | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Interview Notes, Opportunity Themes, Customer Quotes | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log |
Tags1 gemeinsam | MVPValidierungServiceDiscovery | DiscoveryInterviewsOpportunityKunde | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity |