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| Kriterium |  Architecture C4 Model |  Product Discovery Assumption Mapping |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|
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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 h | 45-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ArchitekturKommunikationVisualisierung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |
Oft zusammen betrachtet
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