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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Strategy RICE Scoring |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn viele Initiativen um dieselben Ressourcen konkurrieren, ordnet sie Reichweite, Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein gemeinsames Ranking. Sie macht Priorisierung wirtschaftlich anschlussfähig. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 60-90 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 2-10 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | RICE Scores, Ranked List, Assumption Log | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | PriorisierungBewertung (Scoring)RoadmapZielkonflikte | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |