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| Kriterium |  Product Discovery Pretotyping |  Product Discovery Concierge MVP |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Marktbehauptung noch zu teuer für einen Bauversuch ist, prüft sie mit der kleinsten passenden Vorstufe. Sie macht echtes Interesse sichtbar, bevor große Investitionen beginnen. | Wenn eine Idee zuerst an echter Betreuung scheitern oder wachsen kann, setzt sie auf Handarbeit statt Automatisierung. Sie zeigt, ob Nutzerwert auch unter manueller Ausführung trägt. | 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 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Stunden bis wenige Tage | 1-4 Wochen | 2-6 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 3-10 Kunden | 2-8 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Pretotyping Skizze, Test-Setup, Conversion-Daten, Go- oder No-Go-Entscheidung | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungNachfrageMVP | MVPValidierungServiceDiscovery | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |