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| Kriterium |  Architecture C4 Model |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Learning Card |  Growth Growth Experiment |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Das C4 Model macht ein System über mehrere Auflösungsebenen lesbar, vom Kontext bis zum Code. Es eignet sich, wenn verschiedene Zielgruppen dieselbe Architektur aus unterschiedlichen Höhen verstehen sollen. | 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. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. | 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 | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 h | 1-4 Wochen | 25-40 min | 1-2 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 1-6 | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Experiment Card, Result Summary, Next Bet |
Tagskeine Überschneidung | ArchitekturKommunikationVisualisierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | MarketingGrowthExperimenteLernen |