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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Opportunity Interview |  Knowledge Modeling Event Modeling |  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 Chancen noch hinter Bedarfssignalen verborgen sind, strukturiert sie Gespräche auf Bedürfnisse und Hürden. Sie sucht nach Mustern, die zu neuen Produktchancen führen. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | 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 | 30-60 min je Interview | 2-6 h | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 5-12 Interviews | 2-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Interview Notes, Opportunity Themes, Customer Quotes | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | DiscoveryInterviewsOpportunityKunde | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |