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| Kriterium |  Operations ABC Analysis |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Domain Modeling EventStorming |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei vielen gleichartigen Objekten mit unterschiedlicher wirtschaftlicher Bedeutung priorisiert die Methode den Aufwand nach Wirkung. Sie trennt, was regelmäßig gesteuert werden muss, von dem, was nur selten Aufmerksamkeit braucht. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 60-90 min | 2-8 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-8 | 5-12 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | ABC Classification, Focus Rules, Control List | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Event Timeline, Ubiquitous Language, Boundaries, Open Questions | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungOperationsPortfolio | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | Domain-Driven DesignEventsDiscoveryWorkshop | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |