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| Kriterium |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Opportunity Interview |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | Wenn Chancen noch hinter Bedarfssignalen verborgen sind, strukturiert sie Gespräche auf Bedürfnisse und Hürden. Sie sucht nach Mustern, die zu neuen Produktchancen führen. | 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 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 30-60 min je Interview | 1-2 h Setup, laufend | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 5-12 Interviews | 2-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Interview Notes, Opportunity Themes, Customer Quotes | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | DiscoveryInterviewsOpportunityKunde | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |