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| Kriterium |  Product Discovery User Story Mapping |  Product Discovery Concierge MVP |  Agile Affinity Estimation |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nutzerziele und Lieferumfang auseinanderlaufen könnten, ordnet sie die Reise vom Ziel bis zum Slice. Sie macht sichtbar, wo ein MVP wirklich schneiden kann. | 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 viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | 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 | 2-4 h | 1-4 Wochen | 30-90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 3-10 Kunden | 3-12 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Story Map, Release Slices, Backlog Candidates | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | BacklogJourneyPlanungMVP | MVPValidierungServiceDiscovery | SchätzungBacklogRelative Schätzung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |