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| Kriterium |  Product Discovery Context Canvas |  Product Discovery Concierge MVP |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Umfeld aus Nutzern, Systemen und Rahmenbedingungen schwer greifbar ist, setzt sie den Kontext kompakt auf den Tisch. Sie schafft eine klare Lesart für Einfluss, Grenze und Abhängigkeit. | 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. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 1-4 Wochen | Halber Tag pro Domain Slice | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 3-10 Kunden | 1-4 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Canvas, Open Questions, Shared Context Notes | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | KontextFramingAnforderungenCanvas | MVPValidierungServiceDiscovery | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |