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| Kriterium |  Product Discovery Context Canvas |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | Halber Tag pro Domain Slice | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-4 | 3-10 Kunden | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Context Canvas, Open Questions, Shared Context Notes | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | KontextFramingAnforderungenCanvas | WissensgraphValidierungSemantik | MVPValidierungServiceDiscovery | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |