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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Story zu groß für einen sauberen Fluss wird, zerlegt sie Umfang entlang von Wert und Risiko. Sie bringt Arbeit in eine Form, die früher lieferbar und leichter prüfbar ist. | 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | Laufend, Wochen bis Monate | 60-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 4-10 | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | AgilDiscoveryDelivery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |