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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Operations ALPEN Method |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | Bei einem übervollen Tag mit zu vielen Aufgaben entsteht ein realistisches Tagesbild. Die Methode verbindet Schätzen, Entscheiden und Pufferdenken, damit Planung zur verfügbaren Energie und Zeit passt. | 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 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 | Mittel | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 10-20 min täglich | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Daily Plan, Time Estimates, Review Notes | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | PlanungZeitmanagementProduktivitätOperations | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |