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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Jobs to Be Done |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn Wechselmotive und Fortschritt unklar sind, rekonstruiert sie die Lage aus echter Kundensituation. Sie zeigt, warum ein Wechsel passiert und welches Vorankommen gesucht wird. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 1-3 Wochen | 60-90 min | 1-2 h Setup, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 5-12 Interviews | 3-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Job Stories, Outcome Statements, Opportunity List | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | KundeOutcomesBedürfnisse | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity |