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| Kriterium |  Product Discovery Problem Interview |  Delivery Cost of Delay |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Hypothesis Prioritization 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 mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | 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 | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min je Interview | 90-180 min | 1-4 Wochen | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-12 Interviews | 3-8 | 1-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Problem Evidence, Risk Notes, Customer Segments | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | DiscoveryInterviewsValidierung | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |