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| Kriterium |  Product Discovery Opportunity Interview |  Facilitation Dot Voting |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Chancen noch hinter Bedarfssignalen verborgen sind, strukturiert sie Gespräche auf Bedürfnisse und Hürden. Sie sucht nach Mustern, die zu neuen Produktchancen führen. | Wenn ein Workshop zu viele Optionen erzeugt und die Gruppe schnell verdichten muss, macht Dot Voting Präferenzen in kurzer Zeit sichtbar. Es bündelt Einzelstimmen zu einem belastbaren Signal für die nächste Auswahl. | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min je Interview | 5-15 min | 1-2 Tage | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-12 Interviews | 3-20 | 10-50 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Interview Notes, Opportunity Themes, Customer Quotes | Ranked List, Consensus Signal, Shortlist | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | DiscoveryInterviewsOpportunityKunde | FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |