Methoden Seite an Seite ansehen.
Wähle bis zu vier Methoden. Ergänze sie über die Suche und teile den Vergleich über seinen Link.
In der Auswahl:Riskiest Assumption TestATAM (Architecture Tradeoff Analysis Method)Experiment CanvasFake Door Test
| Kriterium |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Architecture ATAM (Architecture Tradeoff Analysis Method) |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | ATAM hilft, Architekturentscheidungen bei konkurrierenden Qualitätszielen abzuwägen. Dazu betrachtet das Team Geschäftsziele, Erwartungen der Beteiligten und technische Entscheidungen gemeinsam. Die Bewertung zeigt, welche Risiken weiter untersucht werden sollten. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen pro Iteration | Mehrere Termine plus Vorbereitung und Analyse; Gesamtaufwand fallabhängig | 30-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | Bewertungsteam, Architekturverantwortliche und relevante Stakeholder | 1-5 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Priorisierte Qualitätsszenarien im Utility Tree, Architekturrisiken mit Begründungen und Annahmen, Sensitivitätspunkte und Trade-off-Punkte, Ergebnisbericht mit offenen Untersuchungen | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | ArchitekturQualitätRisikoZielkonflikteStakeholder | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |