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| Kriterium |  Product Discovery Concierge MVP |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Learning Card |  Product Discovery Riskiest Assumption 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. | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Halber Tag pro Domain Slice | 25-40 min | 1-2 Wochen pro Iteration |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 Kunden | 1-4 | 1-5 | 2-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht |
Tags1 gemeinsam | MVPValidierungServiceDiscovery | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen |