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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Facilitation Consensus Workshop |  Facilitation Dot Voting |
|---|---|---|---|---|
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 eine Gruppe eine tragfähige Entscheidung braucht, ohne einzelne Lager zu überstimmen, schafft ein Consensus Workshop einen verhandelbaren gemeinsamen Nenner. Er macht Zustimmung, Vorbehalte und offene Spannungen gleichzeitig besprechbar. | Wenn ein Workshop zu viele Optionen erzeugt und die Gruppe schnell verdichten muss, macht Dot Voting Präferenzen in kurzer Zeit sichtbar. Es bündelt Einzelstimmen zu einem belastbaren Signal für die nächste Auswahl. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 60-90 min | 1-3 h | 5-15 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 3-8 | 5-30 | 3-20 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Consensus Clusters, Theme Titles, Priority Areas | Ranked List, Consensus Signal, Shortlist |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | FacilitationKonsensWorkshopAbstimmung | FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung |