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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|
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 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 | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 60-90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 3-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
