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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Product Discovery Experiment Canvas |  Agile Affinity Estimation |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | 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 viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 30-60 min | 30-90 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-5 | 3-12 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | SchätzungBacklogRelative Schätzung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |