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| Kriterium |  Product Discovery Opportunity Scoring |  Architecture C4 Model |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 60-120 min | 1-4 h | 30-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-6 | 1-5 | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Opportunity-Score-Tabelle, Top-Outcomes | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungDiscoveryOutcomesBedürfnisse | ArchitekturKommunikationVisualisierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |