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| Kriterium |  Agile NoEstimates |  Product Discovery Experiment Canvas |  Agile Affinity Estimation |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | 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. | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | laufend | 30-60 min | 30-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-5 | 3-12 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungPrognoseFlow | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | SchätzungBacklogRelative Schätzung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |