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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Strategy DIBB |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 60-90 min | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | Nutzertraffic | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |