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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Discovery Opportunity Scoring |
|---|---|---|---|---|
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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | Wenn Chancen nach ihren Effekten geordnet werden müssen, macht sie Wichtigkeit und Zufriedenheit direkt vergleichbar. Sie hilft, unterversorgte Bedürfnisse vor andere Ideen zu ziehen. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 60-90 min | 1-2 h Setup, laufend | 60-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-8 | 2-6 | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Opportunity-Score-Tabelle, Top-Outcomes |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | PriorisierungDiscoveryOutcomesBedürfnisse |