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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Strategy DIBB |  Decision Making Delphi Method |  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 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 Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 1-2 h | 1-4 Wochen | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 2-8 | 6-30 Experten | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |