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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  UX Research Card Sorting |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Wenn Inhalte nur intern logisch wirken und Nutzende die Struktur nicht wiederfinden, legt Card Sorting ihre mentale Ordnung offen. Begriffe, Gruppen und Benennungen werden so auf die Erwartung der Zielgruppe abgestimmt. | 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 20-45 min | 30-60 min | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | Nach Forschungsfrage | 1-5 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Content Groups, Label Set, IA Hypotheses | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | InformationsarchitekturNavigationStruktur | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |