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| Kriterium |  UX Research User Interviews |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Teams Bedürfnisse nur aus Annahmen ableiten und echte Motive fehlen, liefern User Interviews direkten Zugang zu Verhalten und Bedeutung. Gespräche aus dem Alltag der Zielgruppe machen Muster, Spannungen und offene Fragen belastbar sichtbar. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30–60 min je Gespräch | 60-90 min | 2-6 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 Interviewperson je Gespräch | 3-8 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interview Notes, Themes, Insight Summary | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | QualitativResearchKundeDiscovery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |