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| Kriterium |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  UX Research Affinity Diagramming |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery MVP Test Matrix |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Research-Notizen, Feedback oder Beobachtungen unverbunden nebeneinanderliegen, ordnet Affinity Diagramming das Rohmaterial zu tragfähigen Themen. Aus vielen Einzelpunkten werden Muster, die Entscheidungen und Chancen klarer machen. | 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 mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | 45–90 min | 1-5 Tage | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 3-10 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Theme Clusters, Insight Statements, Opportunity Areas | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Test-Matrix, Test-Plan |
Tagskeine Überschneidung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | SyntheseQualitativUrsachenanalyse | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |