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Kriterium
Papierillustration für Hypothesis Prioritization Canvas mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Hypothesis Prioritization Canvas
Papierillustration von Lean UX Canvas mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
UX Design
Lean UX Canvas
Vier Papierstationen verbinden Systemzweck, Qualitätsziele, Risikokarten und eine vertiefte Untersuchung mit einem Ziel- und Lückenprofil.
Architecture
LASR (Lightweight Approach for Software Reviews)
Papierillustration eines verzweigten Baums mit Outcome an der Wurzel, darunter Kunden-Opportunities, Lösungsoptionen und kleinen Experimentkarten.
Product Discovery
Opportunity Solution Tree
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 Problem, Nutzer und Experiment zusammen gedacht werden müssen, schafft sie eine klare Arbeitsfläche für Annahmen. Sie hält Ausrichtung und Lernbedarf auf einer Seite zusammen.LASR hilft Entwicklungsteams zu erkennen, wo ihre Software hinter wichtigen Qualitätszielen zurückbleibt und welche Verbesserungen sie prüfen sollten. Mit vorhandenem Systemwissen kann ein kleiner Kreis eine erste Einschätzung erarbeiten und offene Fragen gezielt untersuchen.Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur.
Komplexitätidentisch
MittelMittelMittelMittel
Zeitunterschiedlich
60-90 min2-3 h3–4 h für Ersteinschätzung; Vorbereitung und Vertiefung zusätzlich1-2 h Setup, laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
3-83-81 oder kleines Team; besonders geeignet für 3–4 Personen2-6
Formatunterschiedlich
WorkshopWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-BacklogAusgefüllter Lean UX Canvas, Hypothesenliste, Erstes ExperimentLean Mission Statement zum Zweck der Software, Priorisierte Qualitätsziele und Bewertungskriterien, Risiken und eingeschätzte Lücken zu den Qualitätszielen, Genauer untersuchte Befunde und offene PrüfungenOpportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log
Tagskeine Überschneidung
ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese
CanvasHypotheseOutcomesDiscovery
ArchitekturQualitätRisikoBewertungLean
DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity
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