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| Kriterium |  Product Discovery Opportunity Interview |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Discovery Experiment 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. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | 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 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 | Mittel | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min je Interview | 2-6 h | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-12 Interviews | 2-8 | 3-10 Kunden | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Interview Notes, Opportunity Themes, Customer Quotes | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | DiscoveryInterviewsOpportunityKunde | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | MVPValidierungServiceDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |