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| Kriterium | ![]() Product Strategy KPI Tree | ![]() Product Discovery Riskiest Assumption Test | ![]() Product Strategy DIBB | ![]() Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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 | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 90-180 min initial, dann laufend | 1-2 Wochen pro Iteration | 1-2 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-6 | 2-8 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | KPI-Baum, Owner-Liste | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |



