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| Kriterium |  Domain Modeling Bounded Context Canvas |  Product Strategy DIBB |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein fachlicher Kontext noch unscharf umrissen ist, bringt sie Sprache, Zuständigkeit und Integrationsraum in Form. Sie klärt, was zusammengehört und wo eine Grenze tragfähig sein muss. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-2 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Context Canvas, Glossary, Integration Notes | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | Domain-Driven DesignGrenzenModellierung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
