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| Kriterium |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 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 eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | 1-5 Tage | 1-2 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | Nutzertraffic | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |