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| Kriterium |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  UX Research User Interviews |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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 Teams Bedürfnisse nur aus Annahmen ableiten und echte Motive fehlen, liefern User Interviews direkten Zugang zu Verhalten und Bedeutung. Gespräche aus dem Alltag der Zielgruppe machen Muster, Spannungen und offene Fragen belastbar sichtbar. | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | 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 | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | 30–60 min je Gespräch | 1-2 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1 Interviewperson je Gespräch | 10-50 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Interview Notes, Themes, Insight Summary | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | QualitativResearchKundeDiscovery | ZufriedenheitPriorisierungKunde | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |