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In der Auswahl:Outcome-Driven InnovationProblem InterviewHypothesis Prioritization CanvasFake Door Test
| Kriterium | ![]() Product Discovery Outcome-Driven Innovation | ![]() Product Discovery Problem Interview | ![]() Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas | ![]() Product Discovery Fake Door Test |
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Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 30-60 min je Interview | 60-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 5-12 Interviews | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Problem Evidence, Risk Notes, Customer Segments | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | DiscoveryInterviewsValidierung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |



