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| Kriterium |  Product Discovery Fake Door Test |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Product Discovery Learning Card |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Ein Future Reality Tree zeigt, wie gewünschte Maßnahmen zu einem besseren Systemzustand führen sollen. Die Methode prüft, ob ein Veränderungspfad logisch zusammenhängt, bevor Zeit in Umsetzung fließt. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 2-4 h | 1-2 Wochen pro Iteration | 25-40 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 3-8 | 2-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen |