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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Domain Modeling EventStorming |  Product Discovery Fake Door 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. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | Wenn eine Domäne aus vielen Ereignissen, Regeln und Zuständen besteht, schafft sie einen gemeinsamen Modellraum für das Team. Sie bündelt Sprache, Abläufe und Grenzen, bevor Fachwissen in Einzelsichten zerfällt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 2-6 h | 2-8 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 5-12 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Event Timeline, Ubiquitous Language, Boundaries, Open Questions | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | Domain-Driven DesignEventsDiscoveryWorkshop | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |