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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Growth Funnel Analysis |  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 viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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 | 1-3 h | 1-5 Tage | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 1-5 | Nutzertraffic | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | AnalyticsConversionGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |