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| Kriterium |  Operations Bottleneck Analysis |  Growth A/B Testing |  Domain Modeling EventStorming |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert. | 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 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 Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-4 Wochen | 2-8 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-6 | 5-12 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Event Timeline, Ubiquitous Language, Boundaries, Open Questions | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | FlowMessungRahmenbedingungen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Domain-Driven DesignEventsDiscoveryWorkshop | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |