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Kriterium
Arbeitsfläche für A/B Testing: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Growth
A/B Testing
Papierillustration: Szenarien und Architekturentscheidungen sind mit den erkannten Risiken verbunden.
Architecture
ATAM (Architecture Tradeoff Analysis Method)
Papierillustration zu Smoke Test.
Product Discovery
Smoke Test
Vier Papierstationen verbinden Systemzweck, Qualitätsziele, Risikokarten und eine vertiefte Untersuchung mit einem Ziel- und Lückenprofil.
Architecture
LASR (Lightweight Approach for Software Reviews)
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.ATAM hilft, Architekturentscheidungen bei konkurrierenden Qualitätszielen abzuwägen. Dazu betrachtet das Team Geschäftsziele, Erwartungen der Beteiligten und technische Entscheidungen gemeinsam. Die Bewertung zeigt, welche Risiken weiter untersucht werden sollten.Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden.LASR hilft Entwicklungsteams zu erkennen, wo ihre Software hinter wichtigen Qualitätszielen zurückbleibt und welche Verbesserungen sie prüfen sollten. Mit vorhandenem Systemwissen kann ein kleiner Kreis eine erste Einschätzung erarbeiten und offene Fragen gezielt untersuchen.
Komplexitätunterschiedlich
HochHochNiedrigMittel
Zeitunterschiedlich
1-4 WochenMehrere Termine plus Vorbereitung und Analyse; Gesamtaufwand fallabhängig1-5 Tage3–4 h für Ersteinschätzung; Vorbereitung und Vertiefung zusätzlich
Teilnehmendeunterschiedlich
1-6Bewertungsteam, Architekturverantwortliche und relevante StakeholderNutzertraffic1 oder kleines Team; besonders geeignet für 3–4 Personen
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncAsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Experiment Result, Decision Log, Learning SummaryPriorisierte Qualitätsszenarien im Utility Tree, Architekturrisiken mit Begründungen und Annahmen, Sensitivitätspunkte und Trade-off-Punkte, Ergebnisbericht mit offenen UntersuchungenInterest Metrics, Conversion Signal, Learning NoteLean Mission Statement zum Zweck der Software, Priorisierte Qualitätsziele und Bewertungskriterien, Risiken und eingeschätzte Lücken zu den Qualitätszielen, Genauer untersuchte Befunde und offene Prüfungen
Tagskeine Überschneidung
ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung
ArchitekturQualitätRisikoZielkonflikteStakeholder
ValidierungExperimenteNachfrageGrowth
ArchitekturQualitätRisikoBewertungLean
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