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| Kriterium |  Innovation How Might We |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem festgefahrenen Problem mit vielen impliziten Annahmen übersetzt die Methode Beobachtungen in offene, bearbeitbare Fragen. Sie schärft den Problemrahmen, ohne die Lösung mitzudenken. Dadurch wird Frust oder Unschärfe zu einem Suchraum mit klarer Richtung. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30–45 min | 2-6 h | 1-2 h Setup, laufend | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-10 | 2-8 | 2-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | HMW Questions, Challenge Framing, Idea Prompts | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | FramingOpportunityIdeenfindungFragen | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |