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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Delivery MoSCoW |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  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 ein Release zu viele Forderungen trägt und Prioritäten nur noch verhandelt werden, schafft MoSCoW klare Grenzen für den nächsten Zuschnitt. Must, Should, Could und Won’t machen Verbindlichkeit, Spielraum und Tauschlogik für alle Beteiligten sichtbar. | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen. | 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 | 30-90 min | Halber Tag pro Domain Slice | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 3-12 | 1-4 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Prioritized Backlog, Release Scope, Tradeoff Notes | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PriorisierungUmfangEntscheidung | WissensgraphValidierungSemantik | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |