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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn eine Idee zuerst an echter Betreuung scheitern oder wachsen kann, setzt sie auf Handarbeit statt Automatisierung. Sie zeigt, ob Nutzerwert auch unter manueller Ausführung trägt. | 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 3-10 Kunden | Nutzertraffic | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | MVPValidierungServiceDiscovery | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |