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Kriterium
Arbeitsfläche für A/B Testing: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Growth
A/B Testing
Papierillustration zu C4 Model mit den zentralen Arbeitsschritten und einem sichtbaren Ergebnis.
Architecture
C4 Model
Papierillustration mit zwei betrachteten Optionen, die zu einem Entscheidungsdokument mit markiertem Status und sichtbaren Konsequenzen führen.
Architecture
Architecture Decision Record
Papierillustration zu Smoke Test.
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.Das C4 Model macht ein System über mehrere Auflösungsebenen lesbar, vom Kontext bis zum Code. Es eignet sich, wenn verschiedene Zielgruppen dieselbe Architektur aus unterschiedlichen Höhen verstehen sollen.Ein ADR hält eine Architekturentscheidung mit Kontext, Abwägung und Konsequenz dauerhaft fest. Es schafft Anschlussfähigkeit für spätere Änderungen, weil der Entscheidungsweg nachvollziehbar bleibt.Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden.
Komplexitätunterschiedlich
HochNiedrigNiedrigNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen1-4 h15-45 min1-5 Tage
Teilnehmendeunterschiedlich
1-61-51-3Nutzertraffic
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncAsyncAsync
Outputunterschiedlich
Experiment Result, Decision Log, Learning SummaryContext Diagram, Container Diagram, Component DiagramADR File, Decision Log, RationaleInterest Metrics, Conversion Signal, Learning Note
Tagskeine Überschneidung
ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung
ArchitekturKommunikationVisualisierung
ArchitekturBegründungDokumentationGovernance
ValidierungExperimenteNachfrageGrowth
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