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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Learning Card |  Product Discovery MVP Test Matrix |
|---|---|---|---|---|
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 mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Halber Tag pro Domain Slice | 25-40 min | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-4 | 1-5 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Test-Matrix, Test-Plan |
Tags1 gemeinsam | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |