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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Innovation Design Thinking |  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. | Bei komplexen Nutzerproblemen mit unsicherer Ursache verbindet die Methode Beobachtung, Deutung und Experiment zu einem Lernzyklus. Sie hält den Fokus auf reale Bedürfnisse und vermeidet vorschnelle Lösungssprache. Dadurch entstehen robuste Entscheidungen für Produkt und Service. | 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 | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1 Tag bis mehrere Wochen | 30-60 min | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 4-10 | 1-5 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | InnovationPrototypResearch | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |