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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Learning Card |  Growth Growth Experiment |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Halber Tag pro Domain Slice | 25-40 min | 1-2 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-4 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Experiment Card, Result Summary, Next Bet |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | MarketingGrowthExperimenteLernen |