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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 30-60 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 1-5 | 3-10 Kunden | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | MVPValidierungServiceDiscovery | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |