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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Funnel Analysis |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 1-5 Tage | 1-3 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | Nutzertraffic | 1-5 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |