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| Kriterium |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Agile Example Mapping |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 eine Story fachliche Regeln und Ausnahmen trägt, bringt sie Klarheit vor der Umsetzung. Sie macht Beispiele, offene Fragen und Abgrenzungen so sichtbar, dass die Logik gemeinsam tragfähig wird. | 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. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h Setup, laufend | 30-60 min | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 3-7 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |