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| Kriterium |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Innovation Design Thinking |  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 unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Bei komplexen Nutzerproblemen mit unsicherer Ursache verbindet die Methode Beobachtung, Deutung und Experiment zu einem Lernzyklus. Sie hält den Fokus auf reale Bedürfnisse und vermeidet vorschnelle Lösungssprache. Dadurch entstehen robuste Entscheidungen für Produkt und Service. | 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 | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h Setup, laufend | Mehrere Wochen | 1 Tag bis mehrere Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 2-6 Researcher und Sample | 4-10 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | InnovationPrototypResearch | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |