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| Kriterium |  Agile Specification by Example |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn fachliche Regeln präzise werden sollen, verbindet sie Sprache, Beispiel und Prüfung. Sie verhindert, dass Anforderungen zu abstrakt oder missverständlich bleiben. | 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. | Wenn Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. | 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 | 60-90 min pro Feature | 1-4 Wochen | Laufend, Wochen bis Monate | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-6 | 3-10 Kunden | 4-10 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Beispieltabelle, Acceptance Tests | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | AgilAnforderungenBeispieleBehavior-Driven Development | MVPValidierungServiceDiscovery | AgilDiscoveryDelivery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |