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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Knowledge Modeling Domain Storytelling |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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. | Domain Storytelling übersetzt Fachwissen in eine gemeinsame Erzählung aus Akteuren, Objekten und Abläufen. Besonders nützlich ist es, wenn Sprache, Regeln und Prozessverständnis eng verbunden werden müssen. | 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. | 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 | Hoch | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 h | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Domain Story, Glossary Notes, Process Narrative | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | WissenDomain-Driven DesignProzess | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |