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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery Learning Card |  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 Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. | 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 | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-4 Wochen | 25-40 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 6-30 Experten | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |