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| Kriterium |  Operations After-Action Review |  Domain Modeling Context Map |  Growth A/B Testing |  Growth Growth Experiment |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. | Wenn mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | 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 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 | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 20-45 min | 1-3 h | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 2-8 | 1-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Lessons Learned, Action Items, Event Summary | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Experiment Card, Result Summary, Next Bet |
Tagskeine Überschneidung | LernenOperationsVerbesserung | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen |