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| Kriterium |  UX Research Contextual Inquiry |  Operations PDCA Cycle |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Arbeitsabläufe nur aus Erzählungen bekannt sind und der echte Kontext verborgen bleibt, macht Contextual Inquiry Verhalten am Arbeitsplatz sichtbar. Beobachtung und Rückfrage zusammen zeigen, wie Menschen wirklich arbeiten, unterbrechen und improvisieren. | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 Wochen | 1 h bis mehrere Wochen | 60-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-12 Beobachtungen | 1-8 | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Field Notes, Workflow Insights, Pain Points | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchBeobachtungKontext | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |