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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Learning Card |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 1-2 h Setup, laufend | 1-5 Tage | 25-40 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 2-6 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen |