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| Kriterium | ![]() Product Discovery Opportunity Scoring | ![]() Architecture C4 Model | ![]() Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Chancen nach ihren Effekten geordnet werden müssen, macht sie Wichtigkeit und Zufriedenheit direkt vergleichbar. Sie hilft, unterversorgte Bedürfnisse vor andere Ideen zu ziehen. | Das C4 Model macht ein System über mehrere Auflösungsebenen lesbar, vom Kontext bis zum Code. Es eignet sich, wenn verschiedene Zielgruppen dieselbe Architektur aus unterschiedlichen Höhen verstehen sollen. | 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 | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 60-120 min | 1-4 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-6 | 1-5 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Opportunity-Score-Tabelle, Top-Outcomes | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungDiscoveryOutcomesBedürfnisse | ArchitekturKommunikationVisualisierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.






