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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Discovery Problem Interview |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Wenn eine Idee zuerst an echter Betreuung scheitern oder wachsen kann, setzt sie auf Handarbeit statt Automatisierung. Sie zeigt, ob Nutzerwert auch unter manueller Ausführung trägt. | Wenn erst das Problembild belastbar werden muss, fragt sie nach realen Situationen und Folgen. Sie trennt echtes Leiden von bloßem Interesse an einer Lösung. | 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 | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 1-4 Wochen | 30-60 min je Interview | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 3-10 Kunden | 5-12 Interviews | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Problem Evidence, Risk Notes, Customer Segments | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | MVPValidierungServiceDiscovery | DiscoveryInterviewsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |