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| Kriterium |  Product Discovery Problem Interview |  Product Discovery Concierge MVP |  Systems Thinking Current Reality Tree |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn erst das Problembild belastbar werden muss, fragt sie nach realen Situationen und Folgen. Sie trennt echtes Leiden von bloßem Interesse an einer Lösung. | 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. | Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben. | 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 | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min je Interview | 1-4 Wochen | 2-6 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-12 Interviews | 3-10 Kunden | 3-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Problem Evidence, Risk Notes, Customer Segments | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Current Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | DiscoveryInterviewsValidierung | MVPValidierungServiceDiscovery | SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |