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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Architecture C4 Model |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Das C4 Model macht ein System über mehrere Auflösungsebenen lesbar, vom Kontext bis zum Code. Es eignet sich, wenn verschiedene Zielgruppen dieselbe Architektur aus unterschiedlichen Höhen verstehen sollen. | 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 Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 1-4 h | 30-60 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 1-5 | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | ArchitekturKommunikationVisualisierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |