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| Kriterium |  Delivery MoSCoW |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Release zu viele Forderungen trägt und Prioritäten nur noch verhandelt werden, schafft MoSCoW klare Grenzen für den nächsten Zuschnitt. Must, Should, Could und Won’t machen Verbindlichkeit, Spielraum und Tauschlogik für alle Beteiligten sichtbar. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 60-90 min | 1-2 h Setup, laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 3-8 | 2-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Prioritized Backlog, Release Scope, Tradeoff Notes | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungUmfangEntscheidung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |