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| Kriterium |  Agile Example Mapping |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Story fachliche Regeln und Ausnahmen trägt, bringt sie Klarheit vor der Umsetzung. Sie macht Beispiele, offene Fragen und Abgrenzungen so sichtbar, dass die Logik gemeinsam tragfähig 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 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. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-60 min | 1-5 Tage | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-7 | 1-5 | Nutzertraffic | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |