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| Kriterium | ![]() Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas | ![]() Knowledge Modeling Event Modeling | ![]() UX Research Affinity Diagramming | ![]() UX Research Empathy Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 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 über eine Zielgruppe viel vermutet, aber wenig gemeinsam gesehen wird, macht Empathy Mapping Wissen und Lücken direkt vergleichbar. Das Bild zeigt zugleich, welche Annahmen tragfähig sind und wo Evidenz fehlt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | 2-6 h | 45–90 min | 30–60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-8 | 3-10 | 4-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Theme Clusters, Insight Statements, Opportunity Areas | Empathy Map, Assumptions List, Research Gaps |
Tagskeine Überschneidung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | SyntheseQualitativUrsachenanalyse | SyntheseQualitativWorkshop |



