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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Product Discovery Concierge MVP |  Decision Making Constraint Analysis |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. | 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 | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-4 Wochen | 30-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-10 Kunden | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | MVPValidierungServiceDiscovery | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |