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| Kriterium |  Product Discovery Problem Interview |  Domain Modeling EventStorming |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  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 Domäne aus vielen Ereignissen, Regeln und Zuständen besteht, schafft sie einen gemeinsamen Modellraum für das Team. Sie bündelt Sprache, Abläufe und Grenzen, bevor Fachwissen in Einzelsichten zerfällt. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min je Interview | 2-8 h | 60-90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-12 Interviews | 5-12 | 3-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Problem Evidence, Risk Notes, Customer Segments | Event Timeline, Ubiquitous Language, Boundaries, Open Questions | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tags1 gemeinsam | DiscoveryInterviewsValidierung | Domain-Driven DesignEventsDiscoveryWorkshop | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |