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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  UX Research User Interviews |  Facilitation Dot Voting |  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 Teams Bedürfnisse nur aus Annahmen ableiten und echte Motive fehlen, liefern User Interviews direkten Zugang zu Verhalten und Bedeutung. Gespräche aus dem Alltag der Zielgruppe machen Muster, Spannungen und offene Fragen belastbar sichtbar. | Wenn ein Workshop zu viele Optionen erzeugt und die Gruppe schnell verdichten muss, macht Dot Voting Präferenzen in kurzer Zeit sichtbar. Es bündelt Einzelstimmen zu einem belastbaren Signal für die nächste Auswahl. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 30–60 min je Gespräch | 5-15 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 1 Interviewperson je Gespräch | 3-20 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Interview Notes, Themes, Insight Summary | Ranked List, Consensus Signal, Shortlist | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | QualitativResearchKundeDiscovery | FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |