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| Kriterium |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  UX Research User Interviews |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Hypothesis Prioritization 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 Teams Bedürfnisse nur aus Annahmen ableiten und echte Motive fehlen, liefern User Interviews direkten Zugang zu Verhalten und Bedeutung. Gespräche aus dem Alltag der Zielgruppe machen Muster, Spannungen und offene Fragen belastbar sichtbar. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h Setup, laufend | 30–60 min je Gespräch | 1-2 h | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1 Interviewperson je Gespräch | 2-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Interview Notes, Themes, Insight Summary | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | QualitativResearchKundeDiscovery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |