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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Strategy ICE Scoring |  Knowledge Modeling Ontology Design Patterns |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. | Ontology Design Patterns liefern wiederverwendbare Bausteine für wiederkehrende Modellierungsprobleme. Die Methode bringt Struktur in die Suche nach sauberen Begriffen, Beziehungen und Rollen. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-60 min | 1-3 h pro Pattern | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | Selected Patterns, Adapted Schema Fragments, Pattern Documentation | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | OntologieMusterWiederverwendungSemantikModellierung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |