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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Opportunity Interview |  Knowledge Modeling Event Modeling |  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 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 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 | 30-60 min je Interview | 2-6 h | 1-2 h Setup, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 5-12 Interviews | 2-8 | 2-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Interview Notes, Opportunity Themes, Customer Quotes | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | DiscoveryInterviewsOpportunityKunde | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity |