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| Kriterium |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  UX Research Empathy Mapping |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | Wenn über eine Zielgruppe viel vermutet, aber wenig gemeinsam gesehen wird, macht Empathy Mapping Wissen und Lücken direkt vergleichbar. Das Bild zeigt zugleich, welche Annahmen tragfähig sind und wo Evidenz fehlt. | 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 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 | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h Setup, laufend | 30–60 min | 2-6 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 4-8 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Empathy Map, Assumptions List, Research Gaps | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | SyntheseQualitativWorkshop | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |