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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Discovery Product Kata |  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 Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | Wenn Lernen in kurzen Iterationen verankert werden soll, richtet sie den Blick auf Richtung, Ist-Zustand und nächstes Ziel. Sie übersetzt Produktarbeit in einen wiederholbaren Denk- und Messrhythmus. | 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 | 1-2 h Setup, laufend | 1-2 Wochen je Loop | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 2-6 | 3-10 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Direction, Current Metric, Target Metric, Experiment-Notiz, Lernreport | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | OutcomesDiscoveryLernenIterationCoaching | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |