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| Kriterium |  Product Discovery Experiment Canvas |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Strategy DIBB |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 6-30 Experten | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |