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| Kriterium |  Product Discovery Problem Interview |  Product Strategy RICE Scoring |  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 viele Initiativen um dieselben Ressourcen konkurrieren, ordnet sie Reichweite, Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein gemeinsames Ranking. Sie macht Priorisierung wirtschaftlich anschlussfähig. | 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 | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min je Interview | 60-90 min | 1-4 Wochen | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-12 Interviews | 2-10 | 1-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Problem Evidence, Risk Notes, Customer Segments | RICE Scores, Ranked List, Assumption Log | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | DiscoveryInterviewsValidierung | PriorisierungBewertung (Scoring)RoadmapZielkonflikte | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |