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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  UX Research Affinity Diagramming |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Research-Notizen, Feedback oder Beobachtungen unverbunden nebeneinanderliegen, ordnet Affinity Diagramming das Rohmaterial zu tragfähigen Themen. Aus vielen Einzelpunkten werden Muster, die Entscheidungen und Chancen klarer machen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 60-90 min | 45–90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 3-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Theme Clusters, Insight Statements, Opportunity Areas |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | SyntheseQualitativUrsachenanalyse |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
