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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  UX Research User Interviews |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Hypothesis Prioritization 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. | Wenn Teams Bedürfnisse nur aus Annahmen ableiten und echte Motive fehlen, liefern User Interviews direkten Zugang zu Verhalten und Bedeutung. Gespräche aus dem Alltag der Zielgruppe machen Muster, Spannungen und offene Fragen belastbar sichtbar. | 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. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 30–60 min je Gespräch | 30-60 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1 Interviewperson je Gespräch | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Interview Notes, Themes, Insight Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | QualitativResearchKundeDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |