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| Kriterium |  Product Discovery Experiment Canvas |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 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 | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 2-6 h | 1-5 Tage | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 2-8 | Nutzertraffic | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |