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| Kriterium |  Product Strategy Lean Canvas |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Assumption Mapping |  Innovation Lean Startup |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine frühe Produktwette noch zu viele offene Punkte hat, bringt sie Zielgruppe, Problem und Annahmen in eine einzige Sicht. Sie verdichtet die Idee so, dass Kernrisiken benennbar werden. | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | Halber Tag pro Domain Slice | 45-60 min | Wochen bis Monate je Lernzyklus |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-4 | 2-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung |
Tagskeine Überschneidung | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell | WissensgraphValidierungSemantik | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | LeanStartupValidierungMVP |