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In der Auswahl:Three-Point EstimationOpportunity Solution TreeExperiment CanvasHypothesis Prioritization Canvas
| Kriterium | ![]() Decision Making Three-Point Estimation | ![]() Product Discovery Opportunity Solution Tree | ![]() Product Discovery Experiment Canvas | ![]() Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | 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 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 | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 10-30 min je Item | 1-2 h Setup, laufend | 30-60 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungUnsicherheitPrognose | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |



