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| Kriterium |  Product Discovery Problem Interview |  Product Discovery Concierge MVP |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min je Interview | 1-4 Wochen | 2-6 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-12 Interviews | 3-10 Kunden | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Problem Evidence, Risk Notes, Customer Segments | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | DiscoveryInterviewsValidierung | MVPValidierungServiceDiscovery | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |