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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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 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 eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | 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 | Niedrig | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 30-60 min | 1-2 Wochen pro Iteration | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-5 | 2-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |