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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Assumption Mapping |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 45-60 min | Halber Tag pro Domain Slice | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 1-4 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tags1 gemeinsam | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | WissensgraphValidierungSemantik | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |